超声检测信号多特征SVM-Bayes融合识别

摘要：

分析了超声检测信号识别中存在的问题.研究了将支持向量机和贝叶斯推理相结合的多特征融合识别算法.阐述了支持向量机解决分类问题的原理以及贝叶斯推理原理.设计了基于最大后验概率准则的多缺陷类型多特征SVM - Bayes融合识别方法.介绍了四种不同的特征提取方法.分别将单特征SVM方法和SVM - Bayes融合方法应用于石油套管缺陷检测信号的识别.对比试验表明:SVM - Bayes融合识别方法能有效识别上述缺陷信号,其在识别率和泛化性方面都比单特征的SVM识别方法有优势.

关键词：支持向量机、贝叶斯推理、融合识别

所属期刊栏目：30

分类号：TP751.1(遥感技术)

在线出版日期：2012-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：265-269