本文關(guān)鍵詞：小麥病害圖像的存儲(chǔ)與識(shí)別技術(shù)的研究

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【摘要】：小麥?zhǔn)俏覈钪饕募Z食作物之一,在小麥生長的過程中容易受到環(huán)境因素的影響發(fā)生病害,影響小麥的產(chǎn)量。目前針對小麥病害圖像的識(shí)別和存儲(chǔ)的效率低的問題,本文提出了利用局部支持向量機(jī)分類算法針對小麥病害圖像進(jìn)行分類識(shí)別,同時(shí)提出了利用粒子群算法和大數(shù)據(jù)技術(shù)對局部支持向量機(jī)進(jìn)行改進(jìn),優(yōu)化分類的精度和效率。針對小麥病害圖像的存儲(chǔ),本文提出了利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對小麥病害圖像進(jìn)行存儲(chǔ),提高了存儲(chǔ)的效率。支持向量機(jī)是建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上的核機(jī)器學(xué)習(xí)方法,它在預(yù)測每個(gè)樣本的類別時(shí),使用的是訓(xùn)練集中所有的樣本信息(全局信息),不能充分利用樣本中的局部信息。局部支持向量機(jī)則能夠充分的利用樣本中的局部信息。但是在分類的過程中局部支持向量機(jī)也有其不足,局部支持向量機(jī)在分類的過程中不能夠充分的利用樣本點(diǎn)的屬性特征,在分類時(shí)將樣本的每個(gè)屬性權(quán)重都設(shè)為相同的,這樣不能夠體現(xiàn)出不同的屬性在分類中的重要性。本文就上述問題,提出了一種基于粒子群的局部支持向量機(jī)算法,通過粒子群來優(yōu)化樣本點(diǎn)的每個(gè)屬性在分類中的作用。大數(shù)據(jù)是近年來新興的研究領(lǐng)域,Hadoop并行計(jì)算平臺(tái)就是在大數(shù)據(jù)環(huán)境下誕生的一種并行計(jì)算的技術(shù)。Hadoop并行計(jì)算能夠在降低算法的時(shí)間復(fù)雜度,將算法由串行計(jì)算的過程改為并行計(jì)算。本文將改進(jìn)的局部支持向量機(jī)與Hadoop并行計(jì)算技術(shù)相結(jié)合,能夠解決基于粒子群的局部支持向量機(jī)分類時(shí)間復(fù)雜度高的問題,實(shí)驗(yàn)測試表明Hadoop平臺(tái)下基于粒子群的局部支持向量機(jī)算法能夠在保持分類精度基本不變的情況下降低分類的時(shí)間復(fù)雜度。HBase數(shù)據(jù)庫是基于Hadoop平臺(tái)的一種NoSQL數(shù)據(jù)庫,相比傳統(tǒng)的SQL數(shù)據(jù)庫,HBase可以提供高并發(fā)讀寫操作的支持,可以存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),因此本文采用了HBase數(shù)據(jù)庫來存儲(chǔ)采集到的小麥病害圖像的信息,來提高圖像存儲(chǔ)的效率,同時(shí)方便利用Hadoop平臺(tái)對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。為了驗(yàn)證本文改進(jìn)的局部支持向量機(jī)在小麥病害圖像識(shí)別的效率,分別利用局部支持向量機(jī)和基于粒子群的局部支持向量機(jī)算法在小麥病害圖像數(shù)據(jù)集中進(jìn)行對比測試實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在識(shí)別精度上本文改進(jìn)的局部支持向量機(jī)要優(yōu)于普通的局部支持向量機(jī)。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)器學(xué)習(xí) 圖像識(shí)別 小麥病害 圖像存儲(chǔ) 局部支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：山東農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：S435.12;S126
【目錄】：

• 中文摘要6-7
• Abstract7-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 研究的目的與意義9-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 研究的主要內(nèi)容13-14
• 1.4 論文的結(jié)構(gòu)14-15
• 2 相關(guān)理論及技術(shù)15-25
• 2.1 支持向量機(jī)15-18
• 2.1.1 樣本線性可分的支持向量機(jī)15-17
• 2.1.2 樣本線性不可分的支持向量機(jī)17-18
• 2.1.3 非線性支持向量機(jī)18
• 2.2 局部支持向量機(jī)18-21
• 2.3 Hadoop分布式計(jì)算平臺(tái)21-23
• 2.4 HBase存儲(chǔ)技術(shù)23-24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 3 基于粒子群的局部支持向量機(jī)25-33
• 3.1 粒子群算法概述25-26
• 3.2 粒子群算法原理26-27
• 3.3 粒子群算法步驟27
• 3.4 基于粒子群的局部支持向量機(jī)27-28
• 3.5 粒子群設(shè)置28-29
• 3.5.1 粒子的設(shè)置28
• 3.5.2 適應(yīng)度函數(shù)的選擇28-29
• 3.5.3 粒子群參數(shù)的設(shè)置29
• 3.6 算法步驟及流程圖29-30
• 3.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析30-32
• 3.7.1 UCI數(shù)據(jù)集30-32
• 3.8 本章小結(jié)32-33
• 4 Hadoop平臺(tái)下基于粒子群的局部支持向量機(jī)33-40
• 4.1 相關(guān)技術(shù)及算法33-35
• 4.2 算法改進(jìn)原理35
• 4.3 MapReduce實(shí)現(xiàn)35-36
• 4.4 算法改進(jìn)的步驟及流程圖36-37
• 4.4.1 算法步驟：36-37
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析37-39
• 4.5.1 單機(jī)與集群處理實(shí)驗(yàn)對比37-39
• 4.6 本章小結(jié)39-40
• 5 基于HBase的小麥病害圖像存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫40-44
• 5.1 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)40
• 5.2 系統(tǒng)存儲(chǔ)方案設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)40-41
• 5.3 存儲(chǔ)過程41-42
• 5.4 系統(tǒng)截圖42-43
• 5.5 本章小結(jié)43-44
• 6 小麥病害圖像的識(shí)別44-49
• 6.1 小麥病害圖像44
• 6.2 特征提取44-45
• 6.3 圖像的HSV特征45-46
• 6.4 圖像識(shí)別實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析46-48
• 6.5 本章小結(jié)48-49
• 7 總結(jié)與展望49-51
• 7.1 總結(jié)49-50
• 7.2 展望50-51
• 參考文獻(xiàn)51-56
• 致謝56-57
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文情況57

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：794656