基于支持向量机的花生荚果品种识别模型优化研究

发布时间：2017-12-10 19:04

  本文关键词：基于支持向量机的花生荚果品种识别模型优化研究

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【摘要】：为实现通过自动化手段进行花生品种真伪的鉴定,通过扫描仪采集了花生荚果侧面的图像,花生共20个品种,每个品种50个花生荚果,对采集的每幅图像提取形态、颜色、纹理方面的50个特征,首先通过主分量分析(PCA)对这些特征进行组合优化,然后采用RBF核函数搭建了支持向量机模型,最后通过网格搜索法、基因算法和粒子群方法优化支持向量机模型的惩罚参数c与gamma参数。优化结果表明,在主成分累积贡献率为95%时,PCA是10个主分量,3种参数优化方案中20个品种的5折交叉验证识别率分别为78.6%、77.6%、78.0%,识别效果相当,花生品种真伪的二分类识别率最高达到95%。优化后该模型对品种真伪的识别已经基本可以推广到实际生产中使用。
【作者单位】： 青岛农业大学理学与信息科学学院;青岛出入境检验检疫局;
【基金】：国家自然科学基金项目(31201133) 青岛市科技发展计划项目(14-2-3-52-nsh) 青岛市民生计划项目(13-1-3-107-nsh)
【分类号】：S126;S565.2
【正文快照】： 我国花生产量居世界第一,花生品种识别是花生品种流通、种植和选育的关键。花生荚果形态特征[1]是花生DUS测试的主要性状,目前数据采集主要依靠目测和手工测量。图像处理技术通过采集种子外观特征数据,进而建立识别模型来鉴别不同品种。采用图像处理技术对花生品种进行识别,有

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：1275531