【摘 要】
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针对油菜常见的缺素现象,提出将支持向量机应用于油菜缺素种类识别.首先,确定支持向量机分类过程中所用的特征值,选择RGB和HSV颜色空间中的分量作为颜色特征,选择能量、熵、
【机 构】
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天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室,天津农学院
【基金项目】
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天津市农业科技成果转化与推广项目（201203060）,天津市自然科学基金（10JCZDJC23100）
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针对油菜常见的缺素现象,提出将支持向量机应用于油菜缺素种类识别.首先,确定支持向量机分类过程中所用的特征值,选择RGB和HSV颜色空间中的分量作为颜色特征,选择能量、熵、对比度、相关性的均值和方差作为纹理特征;其次,将支持向量机用于分类模式识别,并与神经网络分类识别进行比较,仿真结果表明：支持向量机的分类精度高,性能更好;最后,通过遗传算法对支持向量机参数进行优化,可以看到最终的分类准确率有所提升,起到了优化的效果.
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