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基于DPLS和LS—SVM的梨品种近红外光谱识别 总被引:4,自引:0,他引:4
为了实现不同品种梨的快速光谱鉴别,采用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行聚类分析,得到3种不同品种梨的特征差异,主成分分析表明,以所有建模样本主成分PC1和PC2做出的得分图,对不同种类梨具有很好的聚类作用。利用主成分分析得到的载荷图可以得到对于梨品种敏感的特征波段,用特征波段图谱作为输入建立偏最小二乘判别(DPLS)模型和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型。3个品种梨各70个共210个分别建立偏最小二乘判别(DPLS)模型和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型。对未知的24个样本进行预测,LS-SVM模型品种识别准确率达到100%,DPLS模型的校正及验证结果与实际分类变量的相关系数均大于0.980,交叉验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)都小于0.100,品种识别率为100%。表明提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,提供了梨的品种快速鉴别分析方法。 相似文献
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基于SVM-DS多特征融合的杂草识别 总被引:11,自引:0,他引:11
为解决单一特征识别杂草的低准确率和低稳定性,提出一种支持向量机(SVM)和DS(Shafer-Dempster)证据理论相结合的多特征融合杂草识别方法.在对田间植物图像处理的基础上,提取植物叶片形状、纹理及分形维数3类特征,分别以3类单特征的SVM分类结果作为独立证据构造基本概率指派(BPA),引入基于矩阵分析的DS融合算法简化决策级融合算法复杂度,根据融合结果及分类判决门限给出最终的识别结果.实验结果表明,多特征决策融合识别方法正确识别率达到96.11%,与单特征识别相比有更好的稳定性和更高的识别率. 相似文献
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由于甘蔗收获机在收获过程中智能化水平较低,依靠人工操作很容易对甘蔗收获机的运行状态产生误判,从而造成物流通道堵塞、能源浪费、收割效率低。针对这些问题,提出一种基于主成分分析(PCA)、遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)状态识别模型。首先,通过实地采集甘蔗收获机刀盘轴、行走轴、切段轴和风机轴扭矩和行驶速度特征信息,然后通过PCA进行数据降维,最后利用GA优化参数C、γ,使用每个特性信息来训练SVM,对甘蔗收获机运行状态进行分类。结果表明:PCA-GA-SVM状态识别模型对甘蔗收获机运行状态的识别准确率为93.75%,建模时间为3.688 s,与SVM(81.25%,9.487 s)、PCA-SVM(87.5%,5.817 s)和GA-SVM(90%,8.969 s)进行对比,该模型具有最高准确识别率和最快建模速度,具有较大的应用价值。 相似文献
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基于多光谱图像和 SVM 的玉米田间杂草识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决变量喷洒对杂草识别速度与正确率的要求,提出了一种基于多光谱图像和SVM 的杂草识别新方法。通过多光谱成像仪获得玉米与杂草图像,采用 IR-R 的多光谱融合并结合 Otsu 分割法完成背景分割;随后对植被图像进行目标分割与形态学处理,提取出所有植被叶片图像,在此基础上提取了叶片11个形状特征参数和纹理特征参数。为提高算法的实时性,对叶片的特征参数进行主成分分析,将前3个主成分作为支持向量机的输入建立模式识别模型。结果表明,降维后对于未知预测样本的识别正确率达到85%,用时0.001415 s。与直接利用支持向量机的90%的识别率和0.105165 s的用时相比,该算法在满足识别率的同时,用时更少,为田间杂草的快速识别提供了一种新方法。 相似文献
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杂草种类繁多、危害严重,对杂草种类进行精确识别,可以提高除草效率,减少除草剂使用量,降低其对环境的污染.为此,应用图像处理的有关技术,以杂草叶片为研究对象,以形态、纹理和颜色特征相结合的方法来描述杂草叶片信息,提出了共16个特征参数可对杂草叶片信息进行精确描述,该特征参数可区别不同种类的杂草,为农药的精确投放和现代施药装备的开发奠定基础. 相似文献
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针对淡水鱼混合比例识别问题,以鳊鱼和鲫鱼为研究对象,通过水听器采集不同混合比例下的淡水鱼被动水声信号,利用butter函数进行信号预处理,分别提取短时平均能量、短时平均过零率、4层小波包分解频段能量、平均Mel频率倒谱系数、基于功率谱的主峰频率和主峰值等特征,构建特征向量,建立了基于主成分分析的支持向量机混合比例识别模型。分析了不同混合比例的淡水鱼水声信号之间的显著性差异,研究了主成分个数对模型识别率的影响。结果表明,平均Mel频率倒谱系数对淡水鱼混合比例识别效果最优,主成分个数为19时,平均识别正确率为96. 43%,Kappa系数为0. 96。 相似文献
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基于径向基支持向量机的棉花虫害识别 总被引:9,自引:0,他引:9
针对棉花受棉蚜、棉叶螨、棉盲蝽、斜纹夜蛾和烟粉虱等害虫为害后叶片表面出现不同症状,利用计算机视觉技术识别棉花虫害.通过获取受害棉花叶片图像,预处理后转换至2G-R-B空间,结合Otsu算法实现色斑分割,提取色斑图像R变量、(R +G+B)/3变量的一阶矩、二阶矩和三阶矩为颜色特征,提取非色斑图像拓扑描述子和Hu不变矩为形状特征,提取2层双树复小波变换的细节图像均值和方差为纹理特征,并应用径向基支持向量机识别棉花棉蚜、棉叶螨、棉盲蝽、斜纹夜蛾、烟粉虱等虫害和正常叶片.试验结果表明,当径向基参数σ为3时,棉花虫害识别正确率达88.1%. 相似文献
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需水预测是水资源优化配置、水资源规划和水资源管理的重要依据,其预测精度受到众多因素的影响,且实际用水量数据时间系列较短,制约了传统预测方法的应用。利用支持向量机在对小样本学习的基础上对其他样本进行快速、准确的拟合预测的特点,采用主成分分析与支持向量机相结合的方法,首先利用主成分分析法筛选需水量的主要影响因子,然后将其作为输入样本,对支持向量机模型进行训练和检验,寻找最优模型,并将该方法应用于洛阳市需水预测。结果表明,该模型预测结果平均相对误差为-0.83%,预测精度较高,可作为训练样本较少情况下的一种需水预测方法。 相似文献
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采摘机器人基于支持向量机苹果识别方法 总被引:16,自引:2,他引:14
针对目前苹果采摘机器人果实识别过程误差大、处理时间长等问题,应用支持向量机(SVM)方法对苹果果实进行识别.首先采用矢量中值滤波法对苹果彩色图像进行预处理,然后运用区域生长算法和颜色特征相结合的方法进行图像分割,最后分别对苹果彩色图像的颜色特征、几何形状特征进行提取,并用支持向量机的模式识别方法识别苹果果实.实验结果表明:支持向量机识别方法的识别性能优于神经网络方法;综合颜色特征和形状特征的支持向量机识别方法对苹果果实识别的正确率高于只用颜色特征或形状特征的正确率. 相似文献
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为了实现发动机故障的快速实时诊断,提出一种基于主成分分析(PCA)和遗传支持向量机(GA-SVM)的发动机故障诊断方法。该方法利用振动信号经小波变换和主元分析来提取故障特征,以减少信号的冗余。针对人为选择SVM参数的盲目性,应用遗传算法优化其参数,并与BP神经网络(BPNN)比较。试验结果表明:GA-SVM比BPNN具有更强的分类识别能力,小样本故障诊断正确率达100%。 相似文献
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官丹 《农业机械化与电气化》2011,(8):19-22
为了实现发动机故障的快速实时诊断,提出一种基于主成分分析(PCA)和遗传支持向量机(GA-SVM)的发动机故障诊断方法。该方法利用振动信号经小波变换和主元分析来提取故障特征,以减少信号的冗余。针对人为选择SVM参数的盲目性,应用遗传算法优化其参数,并与BP神经网络(BPNN)比较。试验结果表明:GA-SVM比BPNN具有更强的分类识别能力,小样本故障诊断正确率达100%。 相似文献
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支持向量机在黄瓜病害识别中的应用研究 总被引:4,自引:0,他引:4
探讨了采用支持向量机对黄瓜病害进行分类的方法;提取了病斑的形状、颜色、质地、发病时期等特征作为特征向量,利用支持向量机分类器,选取4种常见核函数,以Matlab7.0为平台对10类常见病害进行识别.结果表明,SVM 方法在处理小样本问题中具有良好的分类效果,线性核函数和径向基核函数的SVM 分类方法在黄瓜病害的识别方面优于其他类型核函数的SVM. 相似文献