基于ReliefF和SBS的赤潮生物图像特征选择方法研究

• 作者: 李淑芳
• 来源期刊: 科技广场
• 学科: 工学
• 关键词: 图像特征选择 ReliefF SBS 赤潮生物图像
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨 RESEARCH & EXPLORER
• 页码范围: 12-15
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2489字
• 语种: 中文

摘要

针对赤潮生物提出具有较高准确率的实时自动分类方法，本文提出采用ReliefF-SBS进行特征选择，即针对赤潮生物图像原始数据集进行特征分析，并在此基础上，对原始特征集进行特征选择以去除特征集中的无关特征和冗余特征，得到最优特征子集，减少它们对分类器分类精度的影响。文中给出了实验结果和分析，同时验证了对k-Nearest Neighbor algorithm(KNN)和Support Vector Machine（SVM）分类器分类效果的影响。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李淑芳		21	107	6.0	10.0