基于模糊聚类的稳健支撑向量回归机及火焰图像处理

被引：2

作者：

陈晓峰 ^{[1
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王士同 ^{[1
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曹苏群 ^{[1
,2
]}

崔运静 ^{[3
]}

马培勇 ^{[4
]}

仇性启 ^{[3
]}

机构：

[1] 江南大学信息工程学院

[2] 淮阴工学院机械系

[3] 中国石油大学(华东)机电工程学院

[4] 中国科学技术大学工程科学学院

来源：

中国图象图形学报 | 2009年 / 14卷 / 03期

关键词：

离群点; 支撑向量回归; 模糊聚类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

由于离群点会降低支撑向量回归机的性能,因此为了提高支撑向量回归机的图像处理性能,提出了一种具有抗离群点性能的模糊稳健支撑向量回归机(FRSVR),并首先给出了在任意代价函数下支撑向量回归机的求解方法;然后讨论了构建稳健支撑向量机的代价函数所需的性质,并在此基础上,引入了损失代价函数族;接着根据支撑向量回归机的训练误差,用模糊C均值聚类(FCM)查找离群点;最后通过迭代的方法实现了模糊稳健支撑向量回归机。为了对火焰图像进行有效处理,还将FRSVR算法应用于乳化油燃烧火焰图像处理,以去除火焰图像上的离群点。实验结果表明,FRSVR算法处理图像的性能优于ε-SVR算法和自适应SVR滤镜(ASBF),不仅能有效地查找离群点,而且可去除较大的离群点区域,还能显著的降低离群点的影响,并具有良好的泛化性能。

引用

页码：463 / 470

页数：8

共 13 条

[1] 自适应误差惩罚支撑向量回归机 [J].