【摘 要】
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煤和矸石的图像分类是实现煤矸自动分选的关键环节.为提高煤矸分选模型的准确性和稳定性,提出了一种结合Relief、MRMR算法及SVM分类器构建的混合式特征选择及分类方法,提取煤矸图像的颜色及纹理共26个特征对其分类进行研究.在提取纹理时联合使用了LBP局部和GLCM全局特征,有助于提高分类的准确性.利用该特征选择方法选出最优特征子集后,用粒子群和支持向量机算法构建P SO-SVM最佳参数模型进行煤矸分类.结果显示,该方法能剔除较多冗余特征,提高煤矸分类的效率;在两个数据集上,该模型的平均分类准确率分别达到
【机 构】
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西安科技大学 通信与信息工程学院, 陕西 西安 710054
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煤和矸石的图像分类是实现煤矸自动分选的关键环节.为提高煤矸分选模型的准确性和稳定性,提出了一种结合Relief、MRMR算法及SVM分类器构建的混合式特征选择及分类方法,提取煤矸图像的颜色及纹理共26个特征对其分类进行研究.在提取纹理时联合使用了LBP局部和GLCM全局特征,有助于提高分类的准确性.利用该特征选择方法选出最优特征子集后,用粒子群和支持向量机算法构建P SO-SVM最佳参数模型进行煤矸分类.结果显示,该方法能剔除较多冗余特征,提高煤矸分类的效率;在两个数据集上,该模型的平均分类准确率分别达到96.12％和94.17％,证明了方法的有效性和模型的稳定性.
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