【摘 要】
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支持向量机已经成功应用在许多领域如规则提取、分类和评价,针对阿克苏林果害虫分类种类多的特点,采用了一种简单sift特征提取,结合svm算法分类识别林果主要害虫的方法.首先
【机 构】
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新疆农业大学计算机与信息工程学院,新疆农业大学网络中心
【基金项目】
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自治区科技支撑项目:阿克苏市林果虫害专家远程鉴定系统的构建(201531114)
论文部分内容阅读
支持向量机已经成功应用在许多领域如规则提取、分类和评价,针对阿克苏林果害虫分类种类多的特点,采用了一种简单sift特征提取,结合svm算法分类识别林果主要害虫的方法.首先对样本数据进行SVM分类器训练,从而快速获取原始样本数据的最佳SVM分类器参数,并实现分类.利用神经网络算法进行分类实验,比较分析传统SVM算法、神经网络算法在分类识别方面的差异.实验结果表明,SVM算法能够快速有效地识别害虫种类,并获得相对较高的分类精度,但由于测试图像背景不同且提取的特征单一识别的准确率有待提高.
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