Support Vector Machine (SVM) Training to Identify the Vibration State of Concrete

Начните с того, что случайным образом выберите 42 образца из трех вибрационных состояний, чтобы собрать тренировочную группу. Используйте оставшиеся 18 образцов для формирования тестовой группы. Используйте функцию fitcecoc MATLAB для обучения SVM и сохраните обученную SVM с помощью функции сохранения в формате mat.

Используя функцию прогнозирования MATLAB, введите вектор градиентных признаков изображений тестовой группы в обученную SVM, чтобы получить рассчитанное значение характеристики вибрационного состояния для каждого тестового образца. Чтобы определить результаты распознавания образцов тестового набора, введите тестовый набор в обученную SVM. Подсчитайте количество выборок, для которых результаты распознавания тестовых наборов соответствуют фактическому состоянию, а затем разделите количество правильных выборок на общее количество выборок тестовых наборов, чтобы вычислить точность распознавания.

По мере увеличения числа статистических интервалов градиента направленности точность распознавания СВМ для конкретного вибрационного состояния сначала повышается, а затем уменьшается. Представлены направленные градиентные характеристики выборки с использованием различных направленных градиентных статистических интервалов.