基于量子引力搜索算法的SVM火焰识别算法

发布时间：2023-04-25 00:36

　　针对复杂环境下火焰识别问题,提出一种基于量子引力搜索算法改进的支持向量机(SVM)的火焰识别算法。首先通过对火焰图像进行预处理并提取火焰的颜色、面积变化率和圆形度等火焰特征,并形成训练数据和验证数据;然后,采用量子引力搜索算法对SVM的核参数和惩罚因子进行最优搜索,并应用最优搜索得到的超参数建立SVM分类器模型,应用到最终的火焰图像识别中。

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
0 引 言
1 SVM
2 量子引力搜索算法
3 基于QGSA的SVM
4 图像采集及处理
    4.1 图像预处理
    4.2 特征提取
        1)颜色特征
        2)火焰面积变化率V,其公式表示为:
        3)圆形度C,其公式表示为:
    4.3 特征归一化
5 结 论



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