作者:李岩,杜永斌,宋海丰,满志强,任相花 单位:哈尔滨理工大学 出版:《哈尔滨理工大学学报》2015年第03期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFHLGX2015030080 DOC编号:DOCHLGX2015030089 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《一种测量多相流流型的ECT图像重建算法》PDF+DOC2011年第04期 刘靖,徐文忠,姜凡,雷兢,刘石 《基于ABC-PSO的ε-SVM在甲烷测量中的应用》PDF+DOC2017年第07期 鲍立,陈红岩,郭晶晶 《基于平面电容层析成像的复合材料无损检测灵敏度矩阵》PDF+DOC2018年第11期 张玉燕,任萍,王震宇,孙东涛,温银堂 《基于SVM的多传感器信息融合算法》PDF+DOC2005年第04期 周鸣争,汪军 《利用电容层析成像监测泥石流》PDF+DOC2010年第14期 周磊,刘石 《利用ECT信息改进EST图像重建》PDF+DOC2010年第01期 周宾,杨道业,谢利成,王式民 《基于SVM分类区域的传感器网络节点自定位算法》PDF+DOC2009年第04期 刘明,王婷婷,黄小燕,刘锐 《基于均匀设计及非线性偏最小二乘法的非闭合电极ECT传感器参数优化设计》PDF+DOC2008年第01期 刘靖,刘石,姜凡,雷兢,孙猛 《基于ECT和蚂蚁算法的油气两相流空隙率在线测量》PDF+DOC2007年第01期 李强伟,黄志尧,王保良,李海青 《改进型SVM多类分类算法在无线传感器网络中的应用》PDF+DOC2013年第03期 刘倩,崔晨,周杭霞
  • 针对在处理大规模样本集的ECT系统数据时,SVM算法存在的图像重建的成像精度不高及速度慢的问题,采用了轮换对称分块支持向量机CSPSVM算法.算法利用ECT系统模型的轮换对称性,将大样本矩阵按照成像单元某一层按轮换对称性进行简化,并选择性分块,形成多个小样本矩阵;然后分别采用SVM算法进行训练,用得出的决策函数进行样本预测;最后将各成像单元组合成像.图像重建实验结果表明使用CSPSVM改进算法要比单独使用SVM算法重建图像具有更高的分类精度和更短的成像时间。

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