支持向量机在黄瓜病害识别中的应用研究

• 作者: 牛妍 田有文
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 分类识别 支持向量机 黄瓜病害 特征选取
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 理论研究与探讨
• 页码范围: 36-39
• 页数: 4页
• 分类号: S436.421
• 字数: 2974字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-188X.2009.03.012

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田有文	沈阳农业大学信息与电气工程学院	68	945	17.0	29.0
2	牛妍	沈阳农业大学信息与电气工程学院	1	31	1.0	1.0