【摘 要】
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为提高传统神经模糊系统(NFS)在植物识别领域对于相似植物样本的识别能力,提出了Ada Boost.M2-NFS算法。该算法首先对传统NFS进行改进以便融合,然后将新NFS与Ada Boost.M2结合得到Ada Boost.M2-NFS新模型。在Iris数据集上实验结果表明:新模型与单个NFS相比,识别率增加了3.33个百分点;与线性支持向量机(SVM)相比,识别率增加了1.11个百分点;与So
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为提高传统神经模糊系统(NFS)在植物识别领域对于相似植物样本的识别能力,提出了Ada Boost.M2-NFS算法。该算法首先对传统NFS进行改进以便融合,然后将新NFS与Ada Boost.M2结合得到Ada Boost.M2-NFS新模型。在Iris数据集上实验结果表明:新模型与单个NFS相比,识别率增加了3.33个百分点;与线性支持向量机(SVM)相比,识别率增加了1.11个百分点;与Softmax相比,识别率增加了3.33个百分点。根据敏感性和特异性分析可知,所提模型对于线性不可分数据分类
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