基于压缩感知理论的农业害虫分类方法

摘要：

为提高现有害虫分类方法的分类效果,该文分析了现有害虫分类方法的局限性,在此基础上,提出一种基于压缩感知理论的害虫分类新方法.该方法利用害虫训练样本构造训练样本矩阵,通过求解l1范数意义下的最优化问题实现害虫测试样本的稀疏分解,由于稀疏分解结果中包含了明确的分类信息,可直接用于害虫分类.利用该方法对12类储粮害虫和110类常见害虫进行分类,在4种不同试验条件下,分类准确率分别达到92.9418％、98.2877％、78.8651％和61.5938％,证实了压缩感知理论用于害虫分类是合理可行的.

关键词：分类、特征参数、矩阵代数、害虫、压缩感知、稀疏分解

所属期刊栏目：27

分类号：S625(设施园艺（保护地栽培）)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61076110；浙江省自然科学基金资助项目Y1080072

在线出版日期：2012-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：203-207