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摘要:
为了提高棉花盲椿象测报精度,提出了一种在自然环境下基于Gabor小波和颜色矩的棉花盲椿象自动分类方法.该方法以5种棉花盲椿象为研究对象,利用Gabor小波和颜色矩分别提取盲椿象图像的纹理和颜色特征,并结合主成分分析和支持向量机,实现了棉花盲椿象的分类.通过特征提取与优化试验发现,利用主成分变换得到的第1主成分、第2主成分和第3主成分分量累计贡献率为87.3%,且聚类效果较好;通过棉花盲椿象分类试验得出,经过主成分分析与径向基核函数支持向量机相结合的棉花盲椿象分类效果最好,其训练时间为89 ms,分类正确率达91%.该方法能准确对棉花盲椿象进行分类与识别.
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文献信息
篇名 基于Gabor小波和颜色矩的棉花盲椿象分类方法
来源期刊 农业工程学报 学科 工学
关键词 分类 棉花 主成分分析 支持向量机 盲椿象 Gabor小波
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目 农业信息与电气技术
研究方向 页码范围 133-138
页数 分类号 TP391
字数 4835字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2012.01.025
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 冀荣华 中国农业大学信息与电气工程学院 42 656 14.0 24.0
3 祁力钧 中国农业大学信息与电气工程学院 61 1322 20.0 34.0
5 李慧 中国农业大学工学院 70 876 18.0 26.0
7 袁雪 中国农业大学工学院 18 191 6.0 13.0
9 张建华 中国农业大学工学院 51 869 16.0 28.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
分类
棉花
主成分分析
支持向量机
盲椿象
Gabor小波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
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