作者：于仁师,孙华丽,宋欣欣,韩仲志 单位：河南省农业科学院 出版：《河南农业科学》2016年第06期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHNNY2016060300 DOC编号：DOCHNNY2016060309 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 为实现通过自动化手段进行花生品种真伪的鉴定，通过扫描仪采集了花生荚果侧面的图像，花生共20个品种，每个品种50个花生荚果，对采集的每幅图像提取形态、颜色、纹理方面的50个特征，首先通过主分量分析(PCA)对这些特征进行组合优化，然后采用RBF核函数搭建了支持向量机模型，最后通过网格搜索法、基因算法和粒子群方法优化支持向量机模型的惩罚参数c与gamma参数。优化结果表明，在主成分累积贡献率为95%时，PCA是10个主分量，3种参数优化方案中20个品种的5折交叉验证识别率分别为78.6%、77.6%、78.0%，识别效果相当，花生品种真伪的二分类识别率最高达到95%。优化后该模型对品种真伪的识别已经基本可以推广到实际生产中使用。

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