基于支持向量机的油菜缺素诊断研究

• 作者: 岳有军 杨雪 王红君 赵辉
• 来源期刊: 广东农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 支持向量机 遗传算法 颜色特征 纹理特征 缺素
• 年，卷（期）: 2015,（20）
• 所属期刊栏目: 农业工程
• 页码范围: 145-148
• 页数: 4页
• 分类号: S634.3|S432.3+2
• 字数: 3675字
• 语种: 中文

摘要

针对油菜常见的缺素现象,提出将支持向量机应用于油菜缺素种类识别.首先,确定支持向量机分类过程中所用的特征值,选择RGB和HSV颜色空间中的分量作为颜色特征,选择能量、熵、对比度、相关性的均值和方差作为纹理特征;其次,将支持向量机用于分类模式识别,并与神经网络分类识别进行比较,仿真结果表明:支持向量机的分类精度高,性能更好;最后,通过遗传算法对支持向量机参数进行优化,可以看到最终的分类准确率有所提升,起到了优化的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	岳有军	天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室	99	546	12.0	19.0
2	王红君	天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室	89	630	11.0	22.0
3	赵辉	天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室	109	841	15.0	25.0
7	杨雪	天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室	1	6	1.0	1.0