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| 基于线性组合核函数支持向量机的病害图像识别研究 | |
| 引用本文： | 任东,于海业,王纪华.基于线性组合核函数支持向量机的病害图像识别研究[J].农机化研究,2007(9):41-43. |
| 作者姓名： | 任东 于海业 王纪华 |
| 作者单位： | 1. 吉林大学,生物与农业工程学院,长春,130028;国家农业信息化工程技术研究中心,北京,100097 2. 吉林大学,生物与农业工程学院,长春,130028 3. 国家农业信息化工程技术研究中心,北京,100097 |
| 基金项目： | 国家农业科技成果转化基金 , 北京市科技计划 |
| 摘 要： | 合理的选择、设计核函数是支持向量机方法的重要部分,不同的核函数代表了利用支持向量机解决非线性分类问题时,进行的不同的非线性映射.核函数使支持向量机可以很容易地实现非线性算法.为此,提出了一种新的核函数-线性组合核函数,将该核函数应用于支持向量机方法中,并使用该方法对北京地区甜瓜病害图像进行了识别分类;同时也与人工神经网络和其它经典支持向量机核函数的分类结果进行了对比,实验结果也验证了该核函数的有效性. |
| 关 键 词： | 计算机应用 植物病害 理论研究 支持向量机 线性组合核函数 线性组合 核函数 支持向量机方法 甜瓜病害 图像识别 研究 Support Vector Machine Kernel Function Linear Combination Based Recognition Disease Plant 有效性 验证 分类结果 实验 工神经网络 识别分类 地区 |
| 文章编号： | 1003-188X（2007）09-0041-03 |
| 收稿时间： | 2007-03-31 |
| 修稿时间： | 2007-03-31 |
Research on Plant Disease Recognition Based on Linear Combination of the Kernel Function Support Vector Machine |
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| REN Dong,YU Hai-ye,WANG Ji-hua.Research on Plant Disease Recognition Based on Linear Combination of the Kernel Function Support Vector Machine[J].Journal of Agricultural Mechanization Research,2007(9):41-43. | |
| Authors: | REN Dong YU Hai-ye WANG Ji-hua |
| Institution: | 1.School of Biological and Agricultural Engineering, Jilin University, Changchun 130025, China; 2.National Engineering Research Centre for Information Technology in Agriculture, Beijing 100097, China |
| Abstract: | Reasonably choice and design kernel function if an important part of support vector machine, the different kernels function represent the different non-linear mapping that using support vector machine to solve nonlinear classification problems. So kernel function support vector Machine which is easy to achieve nonlinear algorithm. This paper presents a new kernel function-linear combination of the kernel function support vector machines. Beijing muskmelon and the use of the method for the identification of disease image classification; It also has something to do with artificial neural networks and other classic kernel support vector machine classification results are compared the experimental results have verified the effectiveness of the Kernel function. |
| Keywords: | computer application plant disease theoretical research support vector linear combination kernels function |
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