基于WPA-SVM的多肉植物分类识别

摘要：

为提高多肉植物分类效率和识别精度,融合多肉植物颜色特征和纹理特征,提出一种基于多肉植物图像复合特征的多肉植物分类算法.将颜色特征和纹理特征组成的复合特征作为WPA-SVM的输入,多肉植物类别作为WPA-SVM的输出,建立WPA-SVM多肉植物分类识别模型.与SVM、ELM和BPNN对比发现,研究结果表明,WPA-SVM可以有效提高多肉植物分类识别的精度,为多肉植物识别研究和应用提供了新的方法和途径.

关键词：狼群算法、支持向量机、极限学习机、神经网络、多肉植物

所属期刊栏目：36

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖北省教育厅科学技术研究项目B2017551

在线出版日期：2020-07-15（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：29-32,36