论文摘要
为提高织物疵点分类的准确性和泛化能力,提出了一种基于降维融合特征和集成学习的织物疵点分类方法。根据织物疵点的特点,提取织物图像的纹理和局部目标的表象及形状特征,通过主成分分析处理,得到优化的不相关融合特征,然后利用Stacking集成学习方法对随机森林、支持向量机、K-近邻、决策树等多分类器的学习结果进行再学习得到最终分类结果。在TILDA数据集上的实验结果表明,与特征融合前相比,通过降维融合后的特征,分类准确率提高4%;与集成学习前相比,其分类性能更好,准确率为96.8%。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 夏雨薇,石美红,贺飞跃,赵雪青
关键词: 织物疵点,分类,主成分分析,特征融合,集成学习
来源: 国外电子测量技术 2019年07期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用
单位: 西安工程大学计算机科学学院,西安工程大学理学院
基金: 国家自然科学基金青年科学基金(11501436),陕西省教育厅科研计划(16JK1326),西安工程大学博士科研启动基金(BS1420)项目资助
分类号: TP391.41;TS101.97
DOI: 10.19652/j.cnki.femt.1801388
页码: 86-91
总页数: 6
文件大小: 264K
下载量: 140
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