[发明专利]一种基于PCA的SVM云微粒子优化分类识别方法有效
| 申请号： | 202010460233.5 | 申请日： | 2020-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN111898627B | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 刘说;赵德龙;吴泽培;杨玲;何晖;黄梦宇;周嵬;丁德平;陈青青 | 申请（专利权）人： | 成都信息工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/34;G06K9/38 |
| 代理公司： | 成都拓荒者知识产权代理有限公司 51254 | 代理人： | 杨争华 |
| 地址： | 610225 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于PCA的SVM云微粒子优化分类识别方法，主要包括首先对CPI图像进行云微粒子分割，然后对分割后的云微粒子图像进行去标注，接着基于PCA降维的SVM云微粒子图像分类识别，由于现有方法中缺乏对CPI云微粒子原始数据的针对性预处理，通过该方法可有效的对云微粒子分类，并识别破碎冰晶粒子图片。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 pca svm 微粒子 优化 分类 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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