基于Bagging-PNN算法的树叶分类方法优化

来源 :自动化与仪表 | 被引量 : 15次 | 上传用户：engcourse

【摘要】

：

不同类型的树叶有不同的形状特征,依据叶片的这些特征可以简单而有效地区分不同种类的叶片。该文在Matlab平台上从二值化的树叶图片中提取了13维特征指标,包括长宽比、矩形度、圆形度等,依据这些特征指标,使用概率神经网络(PNN)在83种树叶的数据集上进行实验,识别结果的平均准确率约为86.3%,使用集成学习(Bagging)对分类算法进行改进,使用PNN作为弱分类器,将多个PNN分类器的投票结果作为

【作者】

：

田诗晨徐玉丹李瑀馨

【机构】

：

武汉理工大学汽车工程学院,武汉理工大学信息工程学院,武汉理工大学自动化学院

【出处】

：

自动化与仪表

【发表日期】

：

2020年08期

【关键词】

：

树叶分类 BAGGING 概率神经网络形状特征 leave classificationBaggingprobabilistic neural network

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