基于MSCPSO混合核SVM参数优化的生菜品质检测

• 作者: 孙俊 毛罕平 王艳 金夏明
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 生菜 品质检测 支持向量机 混合核函数 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 农业自动化与环境控制
• 页码范围: 209-213,218
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2013.09.037

摘要

核函数形式的选择与核函数参数值的大小是影响支持向量机的2个关键因素,传统的支持向量机分类精度低、时效性差,为了获得高精度、高时效性的支持向量机,从影响支持向量机的核函数与核函数参数值2个关键因素着手,提出了基于变尺度混沌粒子群优化(MSCPSO)混合核SVM参数的分类器.将此分类模型用于预测生菜叶片的生育期,以及预测3个生育期的生菜叶片氮素水平,预测精度分别达到91.51％、85.38％、82.59％和81.26％.与传统的粒子群优化混合核SVM的分类器和变尺度混沌粒子群优化RBF_SVM分类器相比,提出的分类器模型分类精度高、时效性好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毛罕平	江苏大学现代农业装备与技术省部共建重点实验室	235	4472	37.0	54.0
2	王艳	江苏大学电气信息工程学院	27	106	6.0	10.0
3	孙俊	江苏大学电气信息工程学院	133	1226	19.0	28.0
4	金夏明	江苏大学电气信息工程学院	8	163	6.0	8.0