基于支持向量机和神经网络的实时警报系统

• 作者: 车生兵
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 支持向量机 神经网络 实时警报
• 年，卷（期）: 2005,（19）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 160-161,175
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2893字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2005.19.059

摘要

根据芯片生产线等场所的需要和现有人工监控手段以及国外基于支持向量机相关产品的缺陷,该文利用图像的二维矩不变量理论,将实时图像转换成灰度图像后,用CANNY算子作边缘检测,并计算边缘检测图像的二维不变矩,再利用支持向量机的支持向量回归理论对二维不变矩进行训练和识别,提出了一种基于支持向量机与神经网络的实时警报系统的设计算法,给出了算法实例和结果.从实验仿真结果和实际运行情况来看,算法的效果是令人满意的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	车生兵	长沙理工大学计算机与通信工程学院	5	6	1.0	2.0