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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92.3%。
基于支持向量机的玉米品种识别
【摘 要】
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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92.3%。
【机 构】
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河北农业大学信息科学与技术学院,河北农业大学现代教育技术中心
【出 处】
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农业机械学报
【发表日期】
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2009年03期
【基金项目】
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河北省自然科学基金资助项目（E2005000291）
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