基于二叉树支持向量机的小麦碰撞声分类研究

• 作者: 李璟民 郭敏
• 来源期刊: 陕西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 小麦碰撞声 二叉树 支持向量机 识别分类
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 物理学
• 页码范围: 33-38
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.42
• 字数: 4860字
• 语种: 中文

摘要

为了实现小麦颗粒的自动分类,采用二叉树和支持向量机相结合方法对小麦碰撞声进行识别分类.首先从时域和频域对小麦碰撞声信号进行分析和处理,提取信号特征,然后利用二叉树支持向量机分类器进行分类,实验结果表明,对小麦完好粒、虫害粒、霉变粒和发芽粒4类麦粒的识别均达到84.0％以上.该项研究具有较强的实用价值,为小麦的自动识别分类提供了一种可行方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭敏	陕西师范大学计算机科学学院	104	1006	17.0	25.0
2	李璟民	陕西师范大学计算机科学学院	2	12	1.0	2.0