【摘 要】
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为提高回收塑料瓶颜色分类的识别率,提出一种基于FPCA和PSOSVM的分类算法。在HSI模型中,使用快速主成分分析(FPCA)法对图像进行降维处理,提取有效的特征;采用粒子群算法(PSO)
【机 构】
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河北工程大学信息与电气工程学院,河北工程大学煤矿综合信息化河北省工程实验室
【基金项目】
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河北省教育厅基金项目(ZD2014081);河北省自然科学基金项目(F2015402150)
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为提高回收塑料瓶颜色分类的识别率,提出一种基于FPCA和PSOSVM的分类算法。在HSI模型中,使用快速主成分分析(FPCA)法对图像进行降维处理,提取有效的特征;采用粒子群算法(PSO)对支持向量机(SVM)的参数惩罚因子和核函数进行优化;为避免PSO的计算结果陷入局部极值中,引入惯性权重和收敛因子;构建支持向量机分类模型,将优化后的参数和提取的特征作为输入进行分类识别。实验结果表明,该分类算法的识别率为93.4%,较未使用粒子群算法寻优的分类算法,识别率提高了5.8%,可以进行有效识别。
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