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基于高光谱成像技术和SVM神经网络的马铃薯外部损伤识别
被引量:
8
1
作者
汤哲君
汤全武
+1 位作者
张然
史崇升
《湖北农业科学》
北大核心
2014年第15期3634-3638,共5页
探索利用高光谱成像技术识别马铃薯外部损伤的方法。对外部冻伤、机械损伤、摔伤和正常4类共162个马铃薯样本进行高光谱成像试验,对试验得到的原始数据进行主成分分析以实现数据降维,从降维后的特征图像中提取均值、标准差、平滑度、三...
探索利用高光谱成像技术识别马铃薯外部损伤的方法。对外部冻伤、机械损伤、摔伤和正常4类共162个马铃薯样本进行高光谱成像试验,对试验得到的原始数据进行主成分分析以实现数据降维,从降维后的特征图像中提取均值、标准差、平滑度、三阶矩、一致性、熵6个描绘子组成特征向量,把特征向量分别输入贝叶斯分类器、BP神经网络和SVM神经网络3个模型进行识别,结果贝叶斯分类器模型对冻伤和机械损伤两类马铃薯相互误判严重,BP神经网络模型对机械损伤类马铃薯识别率低,而SVM神经网络模型较前两个模型的识别率有明显提高,是最为适合的马铃薯外部损伤识别模型。
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关键词
高光谱成像技术
马铃薯外部损伤
主成分分析
贝叶斯分类器
神经网络模型
下载PDF
职称材料
题名
基于高光谱成像技术和SVM神经网络的马铃薯外部损伤识别
被引量:
8
1
作者
汤哲君
汤全武
张然
史崇升
机构
宁夏大学物理电气信息学院
中国移动通信集团宁夏有限公司
出处
《湖北农业科学》
北大核心
2014年第15期3634-3638,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61261044)
文摘
探索利用高光谱成像技术识别马铃薯外部损伤的方法。对外部冻伤、机械损伤、摔伤和正常4类共162个马铃薯样本进行高光谱成像试验,对试验得到的原始数据进行主成分分析以实现数据降维,从降维后的特征图像中提取均值、标准差、平滑度、三阶矩、一致性、熵6个描绘子组成特征向量,把特征向量分别输入贝叶斯分类器、BP神经网络和SVM神经网络3个模型进行识别,结果贝叶斯分类器模型对冻伤和机械损伤两类马铃薯相互误判严重,BP神经网络模型对机械损伤类马铃薯识别率低,而SVM神经网络模型较前两个模型的识别率有明显提高,是最为适合的马铃薯外部损伤识别模型。
关键词
高光谱成像技术
马铃薯外部损伤
主成分分析
贝叶斯分类器
神经网络模型
Keywords
hyperspectral image system
potato external damage
principal component analysis
bayesian classifiers
neural net-work model
分类号
S532 [农业科学—作物学]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高光谱成像技术和SVM神经网络的马铃薯外部损伤识别
汤哲君
汤全武
张然
史崇升
《湖北农业科学》
北大核心
2014
8
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