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基于支持向量機的玉米品種識別
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Recognition Based on Support Vector Machine
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    選取鄭單958、遼單565、京科25玉米品種作為研究對象,，從玉米籽粒的數(shù)字圖像中提取與玉米籽粒的顏色,、形狀、尺寸等有關的6個形態(tài)結構參數(shù),，利用支持向量機(SVM)算法進行訓練識別,，同時與BP人工神經網絡(NN)方法進行比較，結果表明,，SVM算法識別效率較高,，達到

    Abstract:

    92.3%。Corn varieties Zhengdan958, Liaodan565 and Jingke25 were selected as the research objects. Six general characteristics about color, shape and size were picked up from the digital image of corn seed. Support vector machine (SVM) was used to recognize, and the results were compared with neural network (NN) algorithm. The results indicate that the identification rate of SVM strategy is 92.3%.

    參考文獻
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    引證文獻
引用本文

程洪,史智興,么煒,王雷,龐立欣.基于支持向量機的玉米品種識別[J].農業(yè)機械學報,2009,40(3):180-183. Recognition Based on Support Vector Machine[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery,2009,40(3):180-183.

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