基于支持向量机的电气设备运行状态图像识别方法研究

摘要

针对电气设备运行状态图像的特点,提出将支持向量机(SVM)分类器应用于多种电气设备运行状态识别中.首先利用C-均值聚类法,分割出运行状态指示牌的汉字或数字部分;冉利用K-L变换提取出运行状态的特征向量;最后利用支持向量机分类方法进行状态识别.试验结果表明:支持向量机分类方法对于小样本情况,具有良好的分类能力,适合多种电气设备运行状态的分类,并能获得比神经网络方法更好的识别性能.不同的分类核函数的相互比较分析表明,Sigmoid核函数最适合电气设备运行状态的分类识别.