基于双编码遗传算法的支持向量机作物病害图像识别方法

为了实现作物病害的计算机识别,采用基于双编码遗传特征选择的支持向量机和病害图像多特征参数识别病害的方法,对病害图像增强处理,彩色病斑分割,特征参数提取,构建双编码遗传算法优化特征子集,并赋予权重的一对一投票策略支持向量机来分类识别作物病害进行研究。结果表明:在同等条件下,该方法与没有采用遗传算法的支持向量机相比,特征向量减少了38%,正确率提高了6.29%。

汉语词典的快速查询算法研究

汉语词典查询是中文信息处理系统的重要基础部分,对系统效率有重要的影响。本文对汉语词典查询算法研究作了简要回顾,设计实现了基于双数组TR IE机制的汉语词典查询算法,并提出了基于双编码机制的词典查询算法。最后以逐字二分法查询性能为基准,使用这两种词典询机制进行了词语直接查询和分词查询两种应用的性能测试。经过实验分析,双数组TR IE机制的词典查询算法在查询速度上提高明显,查询速度约是逐字二分法的5倍。双编码机制的的词典查询算法查询速度有一定提高,而且调整机制更加灵活。

基于遗传选择的支持向量机作物病害图像自动识别技术

为了实现作物病害的计算机识别,提出了一种基于双编码遗传特征选择的支持向量机和病害图像多特征参数识别病害的方法。通过病害图像增强处理,采用基于HIS颜色空间的H分量与大津法(Otsu)结合对病斑图像自动分割,自动提取病斑的特征参数;运用双编码遗传算法优化病斑特征子集,并对其赋予权重,底层构建一对一投票策略的支持向量机分类识别作物病害的方法和途径。应用该方法对烟草病害中多种容易混淆的病害进行实验,结果表明:该方法与没有采用遗传算法的支持向量机相比,在同等条件下,特征向量减少了38%,而正确率却提高了6.29%,具有一定的有效性和实用价值。