【摘 要】
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为了提升蘑菇毒性判别的准确率,消除个体差异,本文提出了一种基于宽度学习系统的蘑菇毒性判别方法。文章首先对蘑菇各特征指标与其毒性判别的相关性进行了探究,其所得结果显
【基金项目】
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广东省科技计划项目(2018B010107001).
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为了提升蘑菇毒性判别的准确率,消除个体差异,本文提出了一种基于宽度学习系统的蘑菇毒性判别方法。文章首先对蘑菇各特征指标与其毒性判别的相关性进行了探究,其所得结果显示蘑菇的气味和颜色是其区分度最大的特征,该结果与人工判别积累的经验相符。接着构建宽度学习系统并进行训练,对比分析不同样本量情况下所提方法的准确率,发现当样本数量大于1000时,宽度学习系统分类准确率便高于99.5%。与BP-神经网络相比,该方法准确率高且所需训练时间短。最后依据宽度学习系统的增量学习算法,在模型性能不满足要求时,通过增加隐藏层节点
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