10.3969/j.issn.1000-3932.2010.01.012
支持向量机在炉膛火焰监测中的应用
提出一种利用支持向量机算法监测炉膛火焰燃烧状态的方法.通过对几种监测方法的对比发现,对于火焰图像,基本都是从火焰亮度(通过数字图像处理的方法将其分解为R、G、B三原色图案)、火焰面积(摄像机录像的燃烧火焰像素面积)等几个方面提取数据,来分析并最终得到火焰状态的监测结果.在分析支持向量机算法原理的基础上,利用MATLAB语言编写应用程序来实现对图像原始数据的分类分析.在炉膛火焰强度监测中,首先运用数字图像处理的方法荻取炉膛火焰燃烧的原始数据(火焰亮度的R、G、B三原色数据),然后利用SVM算法找到图像数据分类最佳的平面(最大间隔超平面),对原始图像数据进行辨识分类,以获得火焰强度监测结果.通过对炉膛火焰原始数据的分析,提取完全燃烧图像的数据点,与火焰图像总的燃烧像素点进行对比,可以得到较准确的燃烧效果分析图,即把结果分为优(完全充分燃烧)、中(大部分充分燃烧)、坏(少部分充分燃烧)三类,然后通过对分类结果的观察分析来采取相应的措施.仿真实验结果表明,利用这种方法分析火焰燃烧图像,可以有效地、实时地判断出火焰的亮度及燃烧状态并准确的分析其燃烧状态.
支持向量机、炉膛火焰、监测、分类效果
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TP391.9(计算技术、计算机技术)
中国国家高技术研究发展计划"863"计划2007AA041106
2010-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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