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基于支持向量机的油菜缺素诊断研究
引用本文:岳有军,杨 雪,赵 辉,王红君.基于支持向量机的油菜缺素诊断研究[J].广东农业科学,2015,42(20):145-148.
作者姓名:岳有军  杨 雪  赵 辉  王红君
作者单位:1. 天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室,天津 300384; 2. 天津农学院,天津 300384
基金项目:天津市农业科技成果转化与推广项目 (201203060);天津市自然科学基金(10JCZDJC23100)
摘    要:针对油菜常见的缺素现象,提出将支持向量机应用于油菜缺素种类识别。首先,确定支持向量机 分类过程中所用的特征值,选择RGB 和HSV 颜色空间中的分量作为颜色特征,选择能量、熵、对比度、相关 性的均值和方差作为纹理特征;其次,将支持向量机用于分类模式识别,并与神经网络分类识别进行比较,仿 真结果表明:支持向量机的分类精度高,性能更好;最后,通过遗传算法对支持向量机参数进行优化,可以看 到最终的分类准确率有所提升,起到了优化的效果。

关 键 词:支持向量机  遗传算法  颜色特征  纹理特征  缺素

Diagnosis of rape nutrient deficiency based on support vector machine
Abstract:
Keywords:
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