基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
电子技术和成像技术的发展导致数字图像迅速增长,依靠先进的技术识别和分类海量的图像数据正是当前各行业急需解决的问题.为此提出了一种基于模糊支持向量机的图像分类方法,通过定义模糊隶属度函数弥补了传统支持向量机在多分类问题中的不足,解决了图像分类中的语义模糊问题.使用Internet上的六类自然图像进行测试,实验结果表明,与传统的支持向量机方法相比,分类性能显著提高.
推荐文章
基于模糊支持向量机的图像边缘检测
边缘检测
模糊支持向量机
Canny算子
基于模糊支持向量机的超光谱遥感图像分类
支持向量机
模糊支持向量机
模糊隶属度函数
超光谱图像分类
模糊支持向量分类机
支持向量机
模糊数
模糊系数规划
模糊支持向量分类机
基于模糊系数规划的模糊支持向量分类机
机器学习
模糊支持向量机分类
模糊系数规划
三角模糊数
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于模糊支持向量机的图像分类方法
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 模糊支持向量机 模糊隶属度 特征提取 图像语义 图像分类
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目 图像处理
研究方向 页码范围 638-641,648
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 5188字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 焦莉娟 忻州师范学院计算机科学与技术系 20 47 4.0 5.0
2 曹建芳 忻州师范学院计算机科学与技术系 54 160 7.0 9.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (33)
共引文献  (67)
参考文献  (12)
节点文献
引证文献  (4)
同被引文献  (24)
二级引证文献  (9)
1985(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1986(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1990(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1998(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2003(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2004(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2005(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2006(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2007(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2008(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2009(5)
  • 参考文献(5)
  • 二级参考文献(0)
2010(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2011(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2013(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2015(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2016(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
2017(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2019(6)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(4)
研究主题发展历程
节点文献
模糊支持向量机
模糊隶属度
特征提取
图像语义
图像分类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
9945
总下载数(次)
28
总被引数(次)
47579
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导