基于GA-SVM的图像分割方法研究

• 作者: 曾璐璐
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 遗传算法 核函数 适应度函数 图像分割
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 图像学与辅助设计
• 页码范围: 182-184
• 页数: 3页
• 分类号: TP317.4
• 字数: 2495字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.161235

摘要

支持向量机作为一种分类算法,虽然具有避免局部最优解、鲁棒性好等优点,但由于核函数、参数的选择等问题经常导致分割结果不理想.针对以上问题,将遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)结合,通过遗传算法选取最优参数训练支持向量机模型,使用训练好的模型分割图像.实验结果表明,采用该算法能够得到理想的分割结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾璐璐	广西师范学院计算机与信息工程学院	3	3	1.0	1.0