黑龙江省自然科学基金(2004-19)
- 作品数：2 被引量：60H指数：2
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- AGA-LS-SVM算法在摄像机标定中的应用研究
- 摄像机标定是精确的视觉系统的基础。利用最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM）可以实现摄像机的标定。核函数的参数以及惩罚因子是影响最小二乘支持向量机性...
- 刘胜傅荟璇王宇超
- 关键词：摄像机标定最小二乘支持向量机自适应遗传算法参数选择
- 文献传递
- 基于平面靶分割区间LS-SVM摄像机标定的研究被引量：2
- 2009年
- 摄像机标定是视觉系统精确的前提.利用最小二乘支持向量机实现摄像机的标定不需确定摄像机具体的内部参数和外部参数.由于镜头的畸变主要由径向畸变引起,根据摄像机畸变的特点,对畸变区域进行划分,提出一种基于分割区间最小二乘支持向量机的摄像机标定法,对不同的畸变区域进行单独处理.该方法同BP神经网络和基本最小二乘支持向量机标定预测结果对比表明,基于分割区间最小二乘支持向量机的摄像机标定法速度快,实时性好,能有效提高标定精度.
- 刘胜傅荟璇王宇超
- 关键词：摄像机标定最小二乘支持向量机径向畸变
- 自适应GA-SVM参数选择算法研究被引量：59
- 2007年
- 支持向量机是一种非常有前景的学习机器,它的回归算法已经成功地用于解决非线性函数的逼近问题.但是,SVM参数的选择大多数是凭经验选取,这种方法依赖于使用者的水平,这样不仅不能获得最佳的函数逼近效果,而且采用人工的方法选择SVM参数比较浪费时间,这在很大程度上限制了它的应用.为了能够自动地获得最佳的SVM参数,提出了基于自适应遗传算法的SVM参数选取方法.该方法根据适应度值自动调整交叉概率和变异概率,减少了遗传算法的收敛时间并且提高了遗传算法的精度,从而确保了SVM参数选择的准确性.将该方法应用于船用锅炉汽包水位系统建模,仿真结果表明由该方法所得的SVM具有较简单的结构和较好的泛化能力,仿真精度高,具有一定的理论推广意义.
- 刘胜李妍妍
- 关键词：支持向量机支持向量机回归自适应遗传算法非线性系统辨识
