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公开(公告)号：CN103235954A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201310147108.9
申请日：2013-04-23
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进AdaBoost算法的地基云图识别方法，使用聚类算法将云目标与背景分离，仅对云目标进行特征提取，计算特征值用于云的识别，从而提高了识别的准确率；使用AdaBoost集成算法将SVM学习算法训练出的多个单个分类器进行集成，在训练数据过程中对SVM算法中的参数进行合理的调整，使得训练出的分类器具有多样性，不仅提高了云图识别的准确率，而且使得泛化性能得到很大的改善。由于使用了集成算法，对单个分类器设计的要求并不高，这有效的降低了单个分类器设计难度；本发明结构简单，利用现有的图形采集设备和普通计算机即可进行实现，提高了实用性和适用性。
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