四川大学学报（工程科学版）
四川大學學報（工程科學版）
사천대학학보（공정과학판）
JOURNAL OF SICHUAN UNIVERSITY(ENGINEERING SCIENCE EDITION)
2008年
5期
164-170
,共7页
王峰%曼丽春%肖逸军%王邦平%张秀琼
王峰%曼麗春%肖逸軍%王邦平%張秀瓊
왕봉%만려춘%초일군%왕방평%장수경
数值归约%人工免疫系统%颜色识别%K近邻算法
數值歸約%人工免疫繫統%顏色識彆%K近鄰算法
수치귀약%인공면역계통%안색식별%K근린산법
为了解决K近邻算法(KNN)在训练样本较大时计算开销很高的问题,提出了一种新颖的基于免疫原理的数值归约方法,并将之应用于车牌颜色的识别.给出了抗原决定基、免疫细胞等的定义和亲和力计算方法;采用克隆选择与变异、免疫耐受和免疫记忆等机制实现对训练抗原集的多种群并行免疫学习,达到数值归约的目的;利用免疫归约所得检测器结合KNN方法完成免疫应答阶段的车牌颜色识别.在两个数据集上与利用直方图进行数值归约的方法进行了对比实验,结果表明,本文算法能有效进行数值归约,归约率分别达到98.87%和 95.48%;并取得了较好的分类效果,正确率分别为97.45%和94.73%.
為瞭解決K近鄰算法(KNN)在訓練樣本較大時計算開銷很高的問題,提齣瞭一種新穎的基于免疫原理的數值歸約方法,併將之應用于車牌顏色的識彆.給齣瞭抗原決定基、免疫細胞等的定義和親和力計算方法;採用剋隆選擇與變異、免疫耐受和免疫記憶等機製實現對訓練抗原集的多種群併行免疫學習,達到數值歸約的目的;利用免疫歸約所得檢測器結閤KNN方法完成免疫應答階段的車牌顏色識彆.在兩箇數據集上與利用直方圖進行數值歸約的方法進行瞭對比實驗,結果錶明,本文算法能有效進行數值歸約,歸約率分彆達到98.87%和 95.48%;併取得瞭較好的分類效果,正確率分彆為97.45%和94.73%.
위료해결K근린산법(KNN)재훈련양본교대시계산개소흔고적문제,제출료일충신영적기우면역원리적수치귀약방법,병장지응용우차패안색적식별.급출료항원결정기、면역세포등적정의화친화력계산방법;채용극륭선택여변이、면역내수화면역기억등궤제실현대훈련항원집적다충군병행면역학습,체도수치귀약적목적;이용면역귀약소득검측기결합KNN방법완성면역응답계단적차패안색식별.재량개수거집상여이용직방도진행수치귀약적방법진행료대비실험,결과표명,본문산법능유효진행수치귀약,귀약솔분별체도98.87%화 95.48%;병취득료교호적분류효과,정학솔분별위97.45%화94.73%.
