【摘 要】
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植物病斑形状识别属于小样本问题。提出了一种新的模式识别方法—支持向量机方法在处理小样本问题时具有很好的学习能力和推广性。该文讨论了支持向量机分类方法应用于植物病
【机 构】
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沈阳农业大学信息与电气工程学院,清华大学自动化系,沈阳农业大学工程学院
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植物病斑形状识别属于小样本问题。提出了一种新的模式识别方法—支持向量机方法在处理小样本问题时具有很好的学习能力和推广性。该文讨论了支持向量机分类方法应用于植物病斑形状识别。对番茄植物病斑形状识别试验的分析表明,支持向量机分类方法适合于植物病斑复杂形状的分类问题,该方法在训练样本较少时具有良好的分类能力和泛化能力。不同分类核函数的相互比较分析表明,线性核函数最适合于植物病斑的形状识别。
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