[发明专利]一种用于浮选泡沫图像分类方法

摘要

本发明提供一种用于浮选泡沫图像分类方法，包括：步骤1、浮选泡沫图像特征提取和数据处理；步骤2、根据训练集Xtrain及其对应的标签集C计算每个特征的权重；步骤3、利用步骤2中的权值构造出贝叶斯分类器；步骤4、利用步骤3中构造的分类器对待分类样本进行分类，将待分类样本作为输入参数，利用分类器进行计算，计算出这样一个类别，使得分类器得出的值最大，那么该特征组就属于这个类别。在贝叶斯网络基础上，公开了一种平均单一依赖估计器与特征加权相结合的贝叶斯分类改进算法，改进现有的平均单一依赖估计器算法，提高了分类的准确率和模型稳定性，从而解决平均单一依赖估计器算法将多有特征对结果贡献看成一致的问题。