【摘 要】
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为解决传统木材纹理分类的准确率低且难度大的问题,提出了一种基于LBP-DEELM（局部二值-差分演化优化极限学习机）模型的木材纹理分类算法。在阐述局部二值算子（LBP）和差分演化优化
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为解决传统木材纹理分类的准确率低且难度大的问题,提出了一种基于LBP-DEELM（局部二值-差分演化优化极限学习机）模型的木材纹理分类算法。在阐述局部二值算子（LBP）和差分演化优化极限学习机（DEELM）算法的基础上,使用均匀旋转不变的LBP模式提取纹理的特征值,结合差分演化算法进行极限学习机优化,通过训练得到每类纹理所对应的分类器模型参数,构造分类器,实现了对木材纹理准确高效的分类。实验结果表明,相比于BP神经网络,SVM支持向量机等分类算法,该模型的实验误差率为2%左右,准确率高,实用性强。
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