本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機(jī)的花生莢果品種識(shí)別模型優(yōu)化研究

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【摘要】：為實(shí)現(xiàn)通過自動(dòng)化手段進(jìn)行花生品種真?zhèn)蔚蔫b定,通過掃描儀采集了花生莢果側(cè)面的圖像,花生共20個(gè)品種,每個(gè)品種50個(gè)花生莢果,對(duì)采集的每幅圖像提取形態(tài)、顏色、紋理方面的50個(gè)特征,首先通過主分量分析(PCA)對(duì)這些特征進(jìn)行組合優(yōu)化,然后采用RBF核函數(shù)搭建了支持向量機(jī)模型,最后通過網(wǎng)格搜索法、基因算法和粒子群方法優(yōu)化支持向量機(jī)模型的懲罰參數(shù)c與gamma參數(shù)。優(yōu)化結(jié)果表明,在主成分累積貢獻(xiàn)率為95%時(shí),PCA是10個(gè)主分量,3種參數(shù)優(yōu)化方案中20個(gè)品種的5折交叉驗(yàn)證識(shí)別率分別為78.6%、77.6%、78.0%,識(shí)別效果相當(dāng),花生品種真?zhèn)蔚亩诸愖R(shí)別率最高達(dá)到95%。優(yōu)化后該模型對(duì)品種真?zhèn)蔚淖R(shí)別已經(jīng)基本可以推廣到實(shí)際生產(chǎn)中使用。
【作者單位】： 青島農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院;青島出入境檢驗(yàn)檢疫局;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31201133) 青島市科技發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(14-2-3-52-nsh) 青島市民生計(jì)劃項(xiàng)目(13-1-3-107-nsh)
【分類號(hào)】：S126;S565.2
【正文快照】： 我國花生產(chǎn)量居世界第一,花生品種識(shí)別是花生品種流通、種植和選育的關(guān)鍵�；ㄉv果形態(tài)特征[1]是花生DUS測試的主要性狀,目前數(shù)據(jù)采集主要依靠目測和手工測量。圖像處理技術(shù)通過采集種子外觀特征數(shù)據(jù),進(jìn)而建立識(shí)別模型來鑒別不同品種。采用圖像處理技術(shù)對(duì)花生品種進(jìn)行識(shí)別,有

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【相似文獻(xiàn)】

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