基于量子引力搜索算法的SVM火焰识别算法
针对复杂环境下火焰识别问题,提出一种基于量子引力搜索算法改进的支持向量机(SVM)的火焰识别算法.首先通过对火焰图像进行预处理并提取火焰的颜色、面积变化率和圆形度等火焰特征,并形成训练数据和验证数据;然后,采用量子引力搜索算法对SVM的核参数和惩罚因子进行最优搜索,并应用最优搜索得到的超参数建立SVM分类器模型,应用到最终的火焰图像识别中.
火焰识别、量子引力搜索算法、支持向量机
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TP2(自动化技术及设备)
2019-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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