10.3969/j.issn.1002-6819.2011.06.037
基于压缩感知理论的农业害虫分类方法
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.
分类、特征参数、矩阵代数、害虫、压缩感知、稀疏分解
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S625(设施园艺(保护地栽培))
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
2012-07-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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