基于参数优化支持向量机的火焰图像识别

• 作者: 蒋峥 郑高
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 火灾图像 支持向量机 参数优化 混沌粒子群
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 19-21
• 分类号: TP391|TP181
• 字数: 2903字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-2552.2012.06.006

摘要

图像型火灾探测的主要问题是关于火焰和干扰物的识别.通过提取火灾图像特征,利用支持向量机来进行识别.为提高火灾准确预报率,用参数优化后的支持向量机来预报.提出一种混沌粒子群算法对支持向量机进行参数优化.实验表明,改进的粒子群算法比传统方法的火灾准确预报率有大幅提高,可以进一步降低火灾探测系统的误报.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋峥	武汉科技大学信息科学与工程学院	26	203	10.0	13.0
2	郑高	武汉科技大学信息科学与工程学院	1	3	1.0	1.0