【摘 要】
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针对当前大样本数据分类时普遍存在的高维特性、数据冗余及噪声的弊端,本文引入了流形学习算法,构建了一种基于流形学习算法的柑橘叶片高光谱快速分类的模型与方法.采用正交
【机 构】
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华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室,广州 510642
【出 处】
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2014年“农业电气化与信息化工程与学科创新发展”学术年会
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针对当前大样本数据分类时普遍存在的高维特性、数据冗余及噪声的弊端,本文引入了流形学习算法,构建了一种基于流形学习算法的柑橘叶片高光谱快速分类的模型与方法.采用正交试验确定小波去噪的最优参数组合(小波基函数db4、分解层数7、阈值方案rigrsure),选用去噪后的光谱数据建立主成分分析-支持向量机分类模型(PCA-SVM),针对不同光谱预处理方法进行比较分析,筛选出最佳的预处理方法(小波去噪+一阶导数),通过主成分分析(PCA)、多维尺度变换(MDS)、局部线性嵌入(LLE)、等距映射(Isomap)、拉普拉斯特征映射(LE)对预处理后的光谱数据进行降维,构建出PCA-SVM、MDS-SVM、LLE-SVM、Isomap-SVM和LE-SVM共5个分类模型,经遗传算法优选最佳流形维数,由格点搜索法和交叉验证法得出SVM模型的最优核参数γ和正则项参数C.
试验结果表明,5个分类模型都适用于对柑橘叶片进行分类,Isomap-SVM为最优柑橘叶片分类模型,流形维数仅为4,测试集分类准确率高达0.9867,该分类模型可进一步与变量喷施农机具相结合,可应用于岭南柑橘园中日常栽培与管理中.
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