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| 基于Subspace集成学习的稻田杂草识别研究 | |
| 作者单位： | ;1.广东石油化工学院电子信息工程学院 |
| 摘 要： | 针对稻田苗期杂草识别中单一分类方法存在的不足,提出了一种基于Subspace集成学习的稻田杂草识别方法。先提取杂草图像的颜色、纹理、形状特征作为稻田杂草的识别特征,再通过多个基分类器集合训练得到Subspace集成学习模型。结果表明,当基学习器个数为32和子空间维度为91时,Subspace集成学习模型的准确率达到91.41%,且基于Subspace集成学习算法的识别精度高于SVM和BP神经网络,解决了针对稻田杂草特征单一分类器识别率不高的问题。 |
| 关 键 词： | 杂草识别 集成学习 子空间 |
Weeds Recognition in Paddy Fields Based on Subspace Ensemble Learning |
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