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支持向量机在黄瓜病害识别中的应用研究 总被引：4，自引：0，他引：4
探讨了采用支持向量机对黄瓜病害进行分类的方法;提取了病斑的形状、颜色、质地、发病时期等特征作为特征向量,利用支持向量机分类器,选取4种常见核函数,以Matlab7.0为平台对10类常见病害进行识别.结果表明,SVM 方法在处理小样本问题中具有良好的分类效果,线性核函数和径向基核函数的SVM 分类方法在黄瓜病害的识别方面优于其他类型核函数的SVM. 相似文献
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以干旱区浅水湖泊乌梁素海的多年实测pH值为例,在分析支持向量回归机算法（ε-SVR）核函数选取的基础上进行了回归分析及预测,并与线性回归、BP神经网络、RBF网络等算法进行了比较。研究结果显示：：（1） 基于径向基核的支持向量回归机模拟效果优于其它核函数;（2）ε-SVR模拟结果与线性回归（LR）、BP神经网络和RBF网络等算法模拟结果相比,其拟合精度与预测精度均比其它三种方法要高。计算结果充分证明了支持向量回归机有较强的学习能力和泛化能力且该方法可以应用于水质预测研究。 相似文献
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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。 相似文献
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针对温室黄瓜霜霉病、角斑病、白粉病这3种常见病害图像的特点,提出了将支持向量机方法应用于黄瓜这3种病害识别中.首先选择HIS颜色空间作为图像特征提取的空间,以避免光照强度对图像获取的影响,然后利用支持向量机分类方法进行病害的识别.实验分析表明,HIS颜色系统基本上消除了图像获取时,光照强度对图像的影响;支持向量机分类方法在病害分类时训练样本较少,具有良好的分类能力和泛化能力.不同分类核函数的比较结果是径向基核函数的SVM方法对黄瓜这3种病害的识别率达到了90%以上,最适于黄瓜3大病害的分类识别. 相似文献
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基于组合核函数的籼稻重度不宜存检测模型 总被引：2，自引：0，他引：2
为给籼稻储存品质的判定提供一种快速无损检测手段,对80份重度不宜存籼稻和80份非重度不宜存籼稻的近红外反射光谱进行了实验研究。根据训练样本非线性可分的特点,选择支持向量机方法建立定性模型。在对不同核函数的特性进行分析和研究的基础上,定义了一种新的核函数——组合核函数。该组合核函数是多项式核函数与径向基核函数的线性组合,将两者各自的特点融合在一起兼具内推和外推性能。实验结果表明,以这两种函数的线性组合作为核函数且调节因子为0.7时,所建立的模型综合性能最好。所建模型的训练集正确识别率为97.21%,测试集正确识别率为93.25%。 相似文献
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基于核函数支持向量机的植物叶部病害多分类检测方法 总被引：2，自引：0，他引：2
现有植物病害图像检测方法存在检测病害单一的问题,因此,本文针对叶片的链格孢病、炭疽病、细菌性枯萎病、尾孢菌叶斑病4种病害和健康叶片,提出了基于核函数支持向量机的多分类检测方法。根据植物叶部病害图像具有多变的特点,首先通过受病叶片图像预处理增强病害部分与健康部分的对比度,使病害部分更加明显。然后在Lab彩色空间模型下的a、b分量上进行叶片分割并提取特征,采用K均值聚类方法,增强分割聚类效果。最后采用基于核函数的支持向量机多分类方法对4种病害进行检测识别并分类。为提高检测准确度,用500次迭代评估出最大精度,考虑交叉验证系数的影响,将样本的40%作为验证数据,60%作为训练数据,采用径向基核函数对其进行训练。该方法将传统的2种叶片病害识别扩大至4种,实验结果证实对4种病害的识别率最高达到89.5%,最低也达到了70%,证明了该方法的有效性。 相似文献
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基于图像处理的日光温室黄瓜病害识别的研究 总被引：8，自引：1，他引：8
根据日光温室黄瓜病害的彩色纹理图像的特点，将支持向量机和色度矩方法用于识别黄瓜病害。在进行分类时，首先以色度矩作为特征向量，然后将支持向最机分类方法应用于黄瓜病害的识别。通过黄瓜病害纹理图像识别实验分析表明，以色度矩作为病害彩色纹理图像的特征向量简便、快捷、分类效果好；支持向量机分类方法在黄瓜病害训练样本较少时也具有良好的分类能力和泛化能力，非常适合于黄瓜病害的分类问题。不同分类核函数的相互比较分析表明，线性核函数最适合黄瓜病害识别。 相似文献
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为了快速、精准地感知水稻稻曲病的发生，实现稻曲病大面积早期监测，利用机载UHD185高光谱仪采集带有发病区域的多组水稻冠层高光谱图像数据，对图像数据进行预处理并建立数据集。对健康区域和发病区域进行分类训练，建立支持向量机(SVM)识别模型和主成分分析(PCA)加人工神经网络(ANN)的识别模型，通过验证样本来检验识别模型的准确性，达到识别发病水稻的目的。支持向量机识别模型选用两组特征波长下的假彩色图像：第1组波长组合(TZH1)为654、838、898 nm;第2组波长组合(TZH2)为630、762、806 nm,两组数据的错分误差/漏分误差总体分别达到4.24%和5.41%;其中S型核函数的SVM模型诊断性能最好，总体分类精度最高可达到95.64%,Kappa系数可达到0.94,基本达到了准确识别水稻稻曲病的目的。主成分分析加人工神经网络的识别模型选用前3个主成分，贡献率分别为93.67%、2.80%、1.24%,作为最优波长建立人工神经网络识别模型；其中非线性分类的效果优于线性分类的效果，总体分类精度达到了96.41%,Kappa系数可达到0.95。通过两个实验组数据的支持向量机... 相似文献
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在传统极限学习机(ELM)研究的基础上,考虑到传统ELM参数的不确定会导致整体分类精度下降,利用仿生鱼群算法(AF)对ELM的小波核参数和正则化参数进行寻优,并构造参数优化后的小波ELM影像分类模型(AF-ELM)。通过实验比较了该算法与人工神经网路(ANN)、支持向量机(SVM)、极限学习机(ELM)等标准分类器在遥感影像分类上的精度与速度差异,并且与ELM多项式核、RBF核分类算法进行比较分析,验证了AF-ELM在分类速度和精度上的优越性。实验结果表明,AF-ELM分类方法分类速度较快,精度较高,均优于其他分类方法。能较好地应用于遥感影像上各类地物要素的自动提取。 相似文献
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为了提高地区降雨量的预测精度,提出遗传算法优化的时间序列最小二乘支持向量机回归组合模型。首先利用时间序列分析法对858农场年降雨量数据进行拟合,其次对拟合后实际数据与拟合数据产生的绝对误差运用最小二乘支持向量机进行训练,较好地解决了小样本、高维数、非线性和局部极小问题,同时避开了传统的网格搜索法在大范围内寻找参数费时等缺点,采用遗传算法寻找最佳的惩罚参数c和核函数参数g,训练结果与实际测量值接近,预测精度较高,并对未来3a的降雨量进行了预测,为858农场未来水资源规划、合理制定灌溉制度、抗旱防涝提供了重要的科学依据。 相似文献
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对缺水与正常杨树苗叶片进行特征分析与降维处理。首先对样本进行光照补偿并去除奇异性;然后对样本数据空间进行归一化处理,提出采用基于各向异性核扩散法对缺水与正常样本数据空间进行降维,核参数采用最大类间距离法自适应调整;最后根据最大信噪比原则选择降维子空间维数,获得识别特征。分别对各向异性核扩散法、LE、LTSA以及PCA进行分析比较,对于叶脉较粗的杨树叶片,采用各向异性核扩散法效果较好,能保持空间的几何关系。采用SVM分类法对不同算法提取的特征进行分类,结果表明本文提出的算法提取的杨树叶特征分类效果较好。 相似文献
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基于PCA—SVM的棉花出苗期杂草类型识别 总被引：3，自引：0，他引：3
为了实现棉田中不同类型杂草的机器视觉识别,提出基于主成分分析和支持向量机的棉花出苗期杂草识别方法。该方法通过提取棉田图像中棉花和杂草的颜色、形状、纹理等特征,并利用主成分分析(PCA)降低特征变量空间维数,结合支持向量机,实现对棉田杂草类型分类。通过120个棉花杂草测试样本分类试验结果发现,经PCA降维得到的前3个主成分分量能有效减少支持向量机的训练时间和提高分类正确率;通过对比发现前3个主成分分量与径向基核函数支持向量机相结合效果最好,其训练时间为91 ms,平均分类正确率达98.33%。 相似文献