王娴
- 作品数：5 被引量：10H指数：2
- 供职机构：南京林业大学信息科学技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于PSO优化SVM的纹理图像分割被引量：6
- 2014年
- 针对传统纹理图像分割方法运行时间长,分割准确率较低,提出基于粒子群优化算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的纹理图像分割方法。首先在自适应调整惯性权重λ的控制策略中加入PSO中的当前迭代次数和种群数,改进PSO的惯性权重λ的性能;接着运用PSO寻找最优惩罚系数C和高斯核函数中参数γ,然后运用SVM方法对训练样本综合训练建立最佳分类模型,并对纹理图像分割测试。结果表明:对比传统方法,该方法不仅缩短运行时间,分割准确率也得到了提高。同时,对比传统惯性权重对分割结果的影响,改进后的方法使得平均收敛代数减少,寻优时间缩短。
- 陈云凤云挺周宇邓玉和王娴
- 关键词：图像分割粒子群算法支持向量机
- 一种基于类中心矫正的层次聚类算法被引量：1
- 2011年
- 为了克服传统层次聚类算法由于两类合并造成的中心点偏移的严重缺陷,提出了一种基于类中心矫正的层次聚类算法,从而提高了算法的精确度;同时继承了传统层次聚类对初始中心点的无依赖性;经分析,算法对于已知聚类数和未知聚类数两种情况均有着良好的聚类效果.通过标准数据测试,结果表明新算法的聚类性能与层次聚类算法相比有更高的精确度;并且让新算法用于指导图像分割实验,证明了算法的有效性.
- 王娴杨绪兵周宇周溜溜
- 关键词：层次聚类
- 一种基于类中心矫正的层次聚类算法
- 为了克服传统层次聚类算法由于两类合并造成的中心点偏移的严重缺陷，提出了一种基于类中心矫正的层次聚类算法，从而提高了算法的精确度;同时继承了传统层次聚类对初始中心点的无依赖性;经分析，算法对于已知聚类数和未知聚类数两种情况...
- 王娴杨绪兵周宇周溜溜
- 关键词：聚类分析方法层次聚类算法
- 基于Curvelet变换的荻草细胞图像分割被引量：6
- 2012年
- 利用快速离散Curvelet变换,对Curvelet域中各层子带采用结合灰度共生矩阵的方法来提取特征向量,选用支持向量机方法对荻草细胞图像进行纹理分割,进而获取荻草细胞中的纤维素向量数据。分割实验结果表明:采用"角二阶矩"、"对比度"、"相关性"和"熵"这四维统计量计算图像变换域中子带系数共生矩阵是有效的,据此对荻草细胞图像进行纹理分割是可行的;与基于灰度共生矩阵的荻草图像分割方法的分割结果相比,新方法缩短了运行时间,分割准确率也得到了提高。
- 王娴周宇云挺邓玉和
- 关键词：纤维素CURVELET灰度共生矩阵支持向量机
- 基于曲波和SVM的草本细胞分割方法的研究
- 我国人口众多，纸张需求量大，而木材资源有限，因此草本细胞的纤维素含量的多少关系到该草类是否适合板材的加工制作。荻草是一种草本植物，其茎秆细胞中的纤维素含量丰富，可以替代木材用以造纸的原材料，所以如何有效的从荻草细胞图像中...
- 王娴
- 关键词：灰度共生矩阵支持向量机
- 文献传递
