基于球状鲁棒序列局部二值化模式的序列分类方法

摘要

本发明公开了基于球状鲁棒序列局部二值化模式的序列分类方法方法，主要解决现有技术对极光序列分类准确率不高和时间复杂度不够低的问题。其技术方案是：1.选取训练数据序列和测试数据序列；2.求出训练数据序列的球状鲁棒序列局部二值化编码值，统计得到训练数据的特征向量；3.将训练数据序列的特征向量和标签输入到SVM中进行训练得到训练模型；4.求出测试数据序列的球状鲁棒序列局部二值化编码值，统计得到测试数据的特征向量；5.将测试数据序列的特征向量输入到训练好的SVM模型中得到分类结果。本发明提高了极光序列的分类准确率，降低了时间复杂度，可用于计算机对极光序列的自动分类。