基于主成分分析法和极限学习机的尿沉渣图像识别算法研究

• 作者: 冯宝 秦传波 谌瑶
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 尿沉渣检测 尿沉渣成分分类 极限学习机 主成分分析 图像识别 特征提取 医学显微图像
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 信号分析与图像处理
• 页码范围: 45-49
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73-34|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.11.011

摘要

针对尿沉渣中的有形成分进行检测和分析,提出结合主成分分析(PCA)和极限学习机(ELM)的识别和统计方法.该方法通过PCA对样本进行特征提取和降维后输入到ELM进行训练,根据训练得出的模型与未经PCA处理的样本训练的模型进行检测效果对比.实验结果表明,使用PCA处理后的样本训练得出的模型具有更高的识别准确度和稳定性,同时训练时间大幅减少.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦传波	五邑大学信息工程学院	16	25	3.0	4.0
2	冯宝	桂林航天工业学院电子信息与自动化学院	16	7	2.0	2.0
3	谌瑶	五邑大学信息工程学院	6	6	1.0	2.0