简介:
本发明提供了含约束SVM异常化学单元素分类方法,所述方法包括步骤:对待分类范围内的采样数据进行预处理得到训练数据集;对训练数据集加入约束条件得到含约束条件的训练数据集;对含约束条件的训练数据集进行归一化处理,归一化后的含约束条件的训练数据集用于训练SVM分类器;获取SVM分类器的最优核函数得到SVM最优分类器;使用SVM最优分类器对训练数据集进行线性分类;使用线性分类后的结果生成完整的地球化学单元素异常图。本发明有效的圈定出满足地质条件约束的地球化学单元素异常,有效解决了单元素异常的分布和走向问题。
本发明提供了含约束SVM异常化学单元素分类方法,所述方法包括步骤:对待分类范围内的采样数据进行预处理得到训练数据集;对训练数据集加入约束条件得到含约束条件的训练数据集;对含约束条件的训练数据集进行归一化处理,归一化后的含约束条件的训练数据集用于训练SVM分类器;获取SVM分类器的最优核函数得到SVM最优分类器;使用SVM最优分类器对训练数据集进行线性分类;使用线性分类后的结果生成完整的地球化学单元素异常图。本发明有效的圈定出满足地质条件约束的地球化学单元素异常,有效解决了单元素异常的分布和走向问题。