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1、隨著模式識(shí)別技術(shù)的發(fā)展和農(nóng)業(yè)信息化進(jìn)程的推進(jìn),農(nóng)作物的病害識(shí)別越來越受到人們的關(guān)注。目前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者在這方面做了很多相關(guān)的研究,雖取得了一定的成果,但在實(shí)際應(yīng)用中,仍然面對(duì)諸多難題。針對(duì)傳統(tǒng)的病害識(shí)別大多是采取單一分類模型,本文以玉米葉部常見的7種病害為研究對(duì)象,對(duì)多分類器集成決策下的病害識(shí)別進(jìn)行了相關(guān)的研究,其主要工作如下:
(1)針對(duì)單分類器識(shí)別的局限性和玉米葉部病害的復(fù)雜性,提出了一種基于自適應(yīng)加權(quán)的多分類器融合的玉米葉
2、部病害識(shí)別方法。首先,對(duì)采集的玉米葉部病害圖像的病害區(qū)域分別提取顏色、顏色共生矩陣和顏色完全局部二值模式3種特征,并相應(yīng)地構(gòu)建3個(gè)基于支持向量機(jī)的單分類器;然后,利用K近鄰和聚類分析的方法計(jì)算各單分類器的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)權(quán)值;最后,通過線性加權(quán)的方式進(jìn)行融合判決,得到最終的分類標(biāo)簽。利用該方法對(duì)7種常見的玉米葉部病害圖片進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),平均識(shí)別率達(dá)94.71%。結(jié)果表明,其性能優(yōu)于目前常見的單一特征或特征組合構(gòu)建的同類分類器及多分類器融合方法。研
3、究結(jié)果為其他農(nóng)作物病害診斷提供了借鑒和參考。
(2)針對(duì)上述方法中,有效鄰域樣本間存在一定程度的相關(guān)干擾的問題,提出了一種基于多分類器行為的改進(jìn)的自適應(yīng)加權(quán)的多分類器融合的玉米葉部病害識(shí)別方法。首先,按照上述方式構(gòu)造3個(gè)基分類器,然后利用多分類器行為和K近鄰方法篩選出待測(cè)樣本的有效鄰域,并在有效鄰域內(nèi)構(gòu)建鄰域樣本的全信息相關(guān)矩陣,計(jì)算每個(gè)基分類器的全信息相關(guān)度來作為其性能參數(shù);最后,以投票加權(quán)的方式進(jìn)行融合判決,輸出最終的分類
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