【摘 要】
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[目的]研究基于ACO-SVM的粮虫特征提取,探讨粮虫特征提取的可行性。[方法]通过分析储粮害虫图像识别系统中的1个关键环节——特征提取,提出把支持向量机（Support vector machi
【机 构】
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郑州大学电气工程学院,华北水利水电学院电力学院
【出 处】
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Agricultural Science & Technology
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[目的]研究基于ACO-SVM的粮虫特征提取,探讨粮虫特征提取的可行性。[方法]通过分析储粮害虫图像识别系统中的1个关键环节——特征提取,提出把支持向量机（Support vector machine,简称SVM）算法中交叉验证训练模型的识别率作为储粮害虫特征提取评价准则的1个重要因子,将蚁群优化算法（Ant Colony Optimization,简称ACO）应用于粮虫特征的自动提取。[结果]该算法从粮虫的17维形态学特征中自动提取出面积、周长等7个特征的最优特征子空间,采用参数优化之后的SVM分类器对
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