【摘 要】
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机采茶鲜叶的叶和芽混合,利用茶叶图像纹理特征对茶鲜叶进行分类,分类之后再加工有助于提高茶叶的质量和市场价值。支持向量机SVM是一种专门针对小样本、非线性、高维特征的
【机 构】
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中南大学软件学院,长沙湘丰智能装备股份有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(31470028);湖南省战略性新兴产业科技攻关项目(2014GK1020)
论文部分内容阅读
机采茶鲜叶的叶和芽混合,利用茶叶图像纹理特征对茶鲜叶进行分类,分类之后再加工有助于提高茶叶的质量和市场价值。支持向量机SVM是一种专门针对小样本、非线性、高维特征的经典分类算法,但对于茶叶这类自然图片在分界面附近的测试点容易出错。KNN是一种简单而经典的分类算法,核心在于向量间距离的计算,论文提出欧式距离和余弦相似度结合的方式作为KNN新的距离计算公式。改进的KNN与SVM结合起来,形成SVM-KNN算法应用于茶叶图像的纹理特征分类的研究中,并分析SVM-KNN的时间复杂度。对比实验表明,SVMKNN算法
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