基于小波分析与支持向量机控制图混合模式识别

摘要：

为提高控制图模式识别尤其是混合控制图模式识别的精度,在小波分析方法的基础上,提出各小波函数的不同分解层数与支持向量机分类器相结合的方法.首先,采用蒙特卡罗方法生成训练与测试数据集.其次,对数据集进行小波分解,提取其形状特征,选择合适的小波函数与分解层数.最后,运用小波变换提取数据集的重构特征,将小波重构特征输入训练好的支持向量机中进行模式识别,识别结果与小波分析BP神经网络模式识别方法进行对比.实验结果表明,Db4 小波函数的三层分解与支持向量机相结合对混合控制图模式识别的精度较高,可有效应用于控制图模式识别.

关键词：模式识别、控制图、小波分析、支持向量机

所属期刊栏目：41

分类号：TB114.2(工程基础科学)

在线出版日期：2023-08-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：64-72