基于SVM的多方位声散射数据协作融合鱼分类与识别

• 作者: 徐超 李海森 杜伟东 魏玉阔
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 鱼分类 声散射 支持向量机 小波包变换 离散余弦变换
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 农业自动化与环境控制
• 页码范围: 268-275
• 分类号: S932.4|P745
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2015.03.039

摘要

为解决基于声散射数据的鱼分类与识别问题,提出了一种基于SVM的多方位声散射数据协作融合鱼分类方法.首先,提取多方位声散射数据的小波包系数奇异值、时域质心及离散余弦变换系数特征,并进行特征融合;然后,采用支持向量机(SVM)分类器对每个方位提取的特征做出决策,并将决策结果表示成后验概率的形式,同时利用每个方位的决策概率对其他方位的决策进行加权;最后输出分类结果.采用3类鱼作为研究对象,得到不同方位数量条件下基于协作融合方法的分类正确率最终达到92％以上.试验数据处理结果表明,随着方位数量的增加,总体分类正确率呈升高的趋势,基于SVM的协作融合方法可以有效提高分类正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李海森	哈尔滨工程大学水声技术重点实验室	52	466	12.0	17.0
5	魏玉阔	哈尔滨工程大学水声技术重点实验室	15	161	9.0	12.0
9	徐超	哈尔滨工程大学水声技术重点实验室	26	283	9.0	16.0
13	杜伟东	哈尔滨工程大学水声技术重点实验室	8	68	6.0	8.0