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基于CAGA与SVM的近红外光谱的烧伤深度预测系统
- 专利权人:
- 吴军
- 发明人:
- 王品,吴烨,李勇明,尹美芳,吴军
- 申请号：
- CN201611072092.X
- 公开号：
- CN107067017A
- 申请日:
- 2016.11.29
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 周维锋
- 摘要：
- 本发明提供了基于CAGA与SVM的近红外光谱的烧伤深度预测系统：采集待预测样本中的近红外光谱信号并进行预处理和特征提取；预测装置利用CAGA‑SVM集成检测模型对待预测样本的烧伤深度进行预测；模型建立器采集烧伤训练样本，采用支持向量机建立近红外光谱信号与烧伤深度的回归模型；并采用链式智能体遗传算法对回归模型的核函数参数和特征子集进行全局优化，得到CAGA‑SVM集成检测模型。该系统构建了一个烧伤深度反演集成模型，精确的建立了近红外光谱信号和皮肤烧伤深度的复杂关系，实现了皮肤烧伤深度的准确定量检测。实验结果显示本发明算法准确率高、稳定性好、泛化能力强，能精确预测皮肤烧伤深度。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
