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氧乙炔火焰在工业生产中应用广泛,其燃烧性能是一个关乎生产效益、安全生产和环境保护的重要因素。利用图像处理技术和模式识别算法,研究氧乙炔火焰图像与其燃烧性能之间的关系,确定基于火焰图像的火焰燃烧性能评价标准,将有助于提高实际生产过程中燃烧控制的自动化程度与燃烧性能检测的精度。本文提取了火焰图像的11种特征值作为样本,应用最小二乘支持向量机(Least Squares-Support Veotor Maohine,LS-SVM)算法,实现了对四种氧乙炔火焰图像的分类识别。通过与BP神经网络和标准SVM算