一种融合ReliefF机制与元启发式算法的SVM图像分类方法

本发明公开了一种融合ReliefF机制与元启发式算法的SVM图像分类方法，属于图像分类技术领域，包括：对输入图像提取初始特征，利用ReliefF机制计算特征权重，根据权重排序筛选出候选特征子集以降低数据维度，采用二进制编码将特征选择问题转化为解空间搜索问题，初始化种群后通过多策略二进制元启发式算法进行迭代优化，搜索前期采用全局探索策略，搜索中后期采用局部开发策略，动态平衡搜索能力，每次迭代以SVM分类模型的准确率与特征压缩率的加权和作为综合适应度值，反馈指导种群更新，迭代终止后选取最优特征子集训练最终SVM分类模型完成图像分类预测。该方法能够实现高效特征选择与高精度图像分类。