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基于遗传算法和支持向量机的玉米品种识别
引用本文:王宏勇,侯惠芳,刘素华. 基于遗传算法和支持向量机的玉米品种识别[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(18): 221-223. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.18.069
作者姓名:王宏勇  侯惠芳  刘素华
作者单位:河南工业大学信息科学与工程学院,郑州,450001;河南工业大学信息科学与工程学院,郑州,450001;河南工业大学信息科学与工程学院,郑州,450001
基金项目:河南省基础与前沿技术研究项目 , 河南工业大学科技攻关项目
摘    要:提出了一种基于遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)的玉米种子的图像特征选择和分类识别的新方法。该方法首先用遗传算法对采集到的玉米种子图像的特征进行优化,而后采用决策二叉树的支持向量机分类算法对玉米品种进行识别。该分类算法将分类器分布在各个结点上,构成多类支持向量机,减少了分类器的数量和重复训练样本的数量。实验结果表明该方法能选出适合于识别的玉米种子特征并能对玉米种子进行正确地识别。

关 键 词:支持向量机  遗传算法  决策二叉树  玉米种子识别
收稿时间:2007-09-18
修稿时间:2007-12-11 

Maize seed recognition based on genetic algorithm and multi-class SVM
WANG Hong-yong,HOU Hui-fang,LIU Su-hua. Maize seed recognition based on genetic algorithm and multi-class SVM[J]. Computer Engineering and Applications, 2008, 44(18): 221-223. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.18.069
Authors:WANG Hong-yong  HOU Hui-fang  LIU Su-hua
Affiliation:College of Information Science and Engineering,Henan University of Technology,Zhengzhou 450001,China
Abstract:A new image feature and variety method of maize seed recognition based on Support Vector Machine(SVM) and Genetic Algorithm(GA) is proposed.Firstly,this method optimizes the image feature of maize seed by genetic algorithm.Then,it uses multi-class SVM—decision binary tree to recognize the maize seed.This classification method distributes classifier to each node to constitute multi-class SVM,which reduces the number of SVM classifier and duplicates training samples.The experiment shows that this method can select the suitable maize seed image feature and recognize precisely the maize seeds.
Keywords:Support Vector Machine(SVM)  Genetic Algorithm(GA)  decision-binary tree  maize seed recognition
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