基于聚类的烟叶标准库和特征选择
Heilongjiang Agricultural Sciences（2016）
摘要
为实现烟叶自动化分级,采用聚类算法来剔除烟叶样本中异样样本,通过计算类间的方差,选取方差值大的特征作为有用特征.利用支持向量机模拟人工操作,进行13个等级分部位、分颜色的识别.结果表明:特征选择后的最佳准确率分别为95.52％、98.22％.在提升准确率的同时,减少了输入特征的个数和采集光谱数据所需的时间.
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