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申请/专利权人：无锡商业职业技术学院

摘要：本发明公开了一种基于图像识别的冰箱智能控制方法及智能冰箱，属于智能控制技术领域，方法包括：获取放入冰箱内的待识别食物图像；构建基于并联AlexNET模型和VGG16模型的特征提取模型，提取待识别食物联合特征；通过最小冗余最大相关性算法去除待识别食物联合特征中的冗余特征，得到待识别食物深度特征；构建包括线性分离模型和非线性分离模型的改进支持向量机分类器；对改进支持向量机分类器进行训练；将待识别食物深度特征输入至训练后的改进支持向量机分类器；输出待识别食物类别；根据待识别食物类别，调整冰箱的制冷温度。通过特征提取方案，降低模型训练学习的图像尺寸，进而降低识别耗时，提升冰箱制冷过程中的计算消耗和准确响应能力。

主权项：1.一种基于图像识别的冰箱智能控制方法，其特征在于，包括：S101：获取放入冰箱内的待识别食物图像；S102：构建基于并联AlexNET模型和VGG16模型的特征提取模型，提取待识别食物联合特征；S103：通过最小冗余最大相关性算法去除所述待识别食物联合特征中的冗余特征，得到待识别食物深度特征；S104：构建包括线性分离模型和非线性分离模型的改进支持向量机分类器；S105：对所述改进支持向量机分类器进行训练；S106：将所述待识别食物深度特征输入至训练后的改进支持向量机分类器；S107：输出待识别食物类别；S108：根据所述待识别食物类别，调整所述冰箱的制冷温度；其中，所述S104具体包括：S1041：建立所述线性分离模型和所述线性分离模型的目标函数：wxi+b≥1，yi＝1wxi+b≤-1，yi＝-1 其中，yi表示类别标签，当yi＝1时表示特征为正样本标签，当yi＝-1时表示特征为负样本标签，w表示权重向量，xi表示第i个样本特征向量，b表示偏置参数，表示所述线性分离模型的目标函数，||w||2表示超平面法向量的范数的平方；S1042：引入惩罚项对所述线性模型的目标函数进行改进，得到所述非线性分离模型的目标函数： 其中，表示所述非线性分离模型的目标函数，表示所述惩罚项，C表示正则化参数，ξi表示第i个特征的分类误差变量；其中，所述S104还包括：S1043：通过拉格朗日方程求解所述线性分离模型的目标函数和所述非线性分离模型的目标函数，获取相应目标函数的拉格朗日乘子： 其中，L表示拉格朗日方程，αi表示样本特征i对应的拉格朗日乘子，表示拉格朗日乘子的正则化项，k表示样本数量；S1044：结合所述拉格朗日乘子和相对应的属性类别标签，引入基于高斯径向基核函数的线性决策函数和非线性决策函数，输出样本的类别标签： 其中，fx线性和fx非线性分别表示线性决策函数和非线性决策函数输出的样本的类别标签，sign表示符号函数，αi线性表示所述线性分离模型的目标函数的拉格朗日乘子，αi非线性表示所述非线性分离模型的目标函数的拉格朗日乘子，Kx,xi表示高斯径向基核函数，σ表示高斯核的带宽参数，x表示输入样本，xi表示第i个样本特征向量即高斯径向基核函数的支持向量，‖x-xi‖表示所述输入样本与所述支持向量的欧式距离。

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