浙江省自然科学基金(LY12F03013)
- 作品数：2 被引量：6H指数：1
- 相关作者：柯海森李江更多>>
- 相关机构：中国计量学院更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生电子电信更多>>
- 车辆越界快速自适应检测方法研究
- 2012年
- 针对智能交通系统对快速性和准确性的要求,提出了基于区域生长的边缘关键点提取和基于HSI色彩空间的车辆违规越界自适应检测方法。首先选取车道线中心的点,以此为种子点进行区域生长,均匀选取区域边缘上的某些点作为关键点。然后将图像中的RGB表色模型转换为HSI表色模型,根据HSI表色模型中关键点的像素特征设定二值化阈值,这样能较好地克服光线变化对检测结果的影响,同时能够适应各种颜色车辆的检测,提高检测速度。
- 柯海森李江
- 关键词：自适应阈值
- 基于ELM运动想象脑电信号的分类被引量：6
- 2016年
- 针对运动想象脑电信号的分类识别,提出一种基于小波变换和共空间模式滤波的方法进行特征提取。对EEG进行3层小波分解,提取相关层数小波系数的特征量;同时利用共空间模式对EEG进行空间滤波,提取其转换后信号的方差作为特征量,并将这两类特征量进行组合。该方法结合了时频域和空间域的特征信息,可提高分类识别的效果。最后选取BCI2003中Data setⅢ数据作为样本,分别用极限学习机和基于粒子群算法的支持向量机进行分类识别。实验结果表明极限学习机分类学习时间较快,最优识别率为94.2857%,证明了该方法更适用于脑机接口系统。
- 柯海森双嘉伟
- 关键词：小波变换支持向量机极限学习机
- 一种改进极限学习机方法的研究
- 传统极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）在训练过程中随机产生输入权值和隐层节点的偏置,模型简单且训练过程无需进行反复迭代,训练速度显著提升。但是该算法模型在具备快速训练速度的同时存在一个...
- 柯海森黄晓兰
- 关键词：准确率
- 文献传递
