总第 ２ ８ ２ 期 ２ ０ １ ３年 第 ４期
计算机与数字工程
Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ＆ Ｄｉ ｇ ｉ ｔ ａ ｌ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
Ｖｏ １ ． ４ １ Ｎｏ ． ４
６３ ８ห้องสมุดไป่ตู้
基 于 模 糊 支 持 向量 机 的 图像 分 类 方 法
曹建芳 焦 莉 娟
提高 。
关键词
模 糊支持 向量机 ；模糊隶属度 ； 特征提取 ；图像语义 ；图像分类
Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ １
中图 分 类 号
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１ 引言
随 着 电子 技 术 和 冈 特 网 技 术 的 发 展 ， 以 及 近 年 来 数 码
的Ｖ Ｃ维理论和结构风险最小原理基础上， 根据有限样本信息
在模 型 复杂性 和 学 习能力 之 间寻 求最 佳折 中 ， 以期 获得 最 好 的
忻州 ０ ３ ４ ０ ０ ０ ） （ 忻州师范学院计算机科学与技术系
摘
要
电子技术 和成像技术 的发展导致数字图像迅速增长 ， 依靠先进的技术识 别和分类 海量 的图像数据正是 当前各行业急需解决 的
问题 。为此提出了一种基 于模糊支持 向量机的 图像分类方法 ， 通过定义模糊隶属度函数弥补 了传统 支持 向量机在 多分类问题 中的不足 ， 解 决 了图像 分类中的语义模糊 问题 。使用 Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ 上的六类 自然图像 进行测 试 ， 实验结果 表明 ， 与传统 的支持 向量机方法相 比， 分类 性能显著
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