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结合LBP算子提取图像的局部纹理特征,在分类阶段根据优化解进行矩阵逆的区别计算并加入正则因子,最后结合在线学习方法,提出准确在线连续极限学习机的图像分类改进算法.实验结果表明,改进算法在图像分类方面比传统的极限学习机有更快的学习速度,更好的泛化性能.
基于在线连续极限学习机的图像分类改进算法
【摘 要】
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结合LBP算子提取图像的局部纹理特征,在分类阶段根据优化解进行矩阵逆的区别计算并加入正则因子,最后结合在线学习方法,提出准确在线连续极限学习机的图像分类改进算法.实验
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院
【出 处】
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福州大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2015年02期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51277032)
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