基于支持向量机的玉米品种识别
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:


Recognition Based on Support Vector Machine
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    选取郑单958、辽单565、京科25玉米品种作为研究对象,从玉米籽粒的数字图像中提取与玉米籽粒的颜色、形状、尺寸等有关的6个形态结构参数,利用支持向量机(SVM)算法进行训练识别,同时与BP人工神经网络(NN)方法进行比较,结果表明,SVM算法识别效率较高,达到

    Abstract:

    92.3%。Corn varieties Zhengdan958, Liaodan565 and Jingke25 were selected as the research objects. Six general characteristics about color, shape and size were picked up from the digital image of corn seed. Support vector machine (SVM) was used to recognize, and the results were compared with neural network (NN) algorithm. The results indicate that the identification rate of SVM strategy is 92.3%.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

程洪,史智兴,么炜,王雷,庞立欣.基于支持向量机的玉米品种识别[J].农业机械学报,2009,40(3):180-183.

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期: