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電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>基于遺傳算法和支持向量機的農(nóng)產(chǎn)品質量分類

基于遺傳算法和支持向量機的農(nóng)產(chǎn)品質量分類

2021-06-17 | pdf | 2.05 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  傳統(tǒng)方法對農(nóng)產(chǎn)品進行細粒度劃分,確定影響分類效果的關鍵因素,但忽略了農(nóng)產(chǎn)品的質量特征。對農(nóng)產(chǎn)品的質量進行科學的分類,能夠更妤地反映農(nóng)產(chǎn)品在質量方面的變化,還可以顯著提升農(nóng)產(chǎn)品后續(xù)的處理效率。從農(nóng)產(chǎn)品的質量特征出發(fā),將農(nóng)產(chǎn)品進行分類,對不同類別的農(nóng)產(chǎn)品按照不同的方法進行處理,以在保證農(nóng)產(chǎn)品質量的同時提高農(nóng)產(chǎn)品的附加值。分類方法與模型參數(shù)的選取對于農(nóng)產(chǎn)品質量分類的準確度尤為重要。傳統(tǒng)攴持向量機SVM對模型參數(shù)的選擇具有盲目性,為提高分類的準確度,文中提出一和中將因子分析( Factor Analsysi,F(xiàn)A)與基于遺傳算法改進的支持向量機( Genetic AlgorithmSupport vector Machine, GA-SVM)結合的分類模型。實驗結果表明,改進后的SVM能夠快速、有效地判別農(nóng)產(chǎn)品質量類別,顯著改善農(nóng)產(chǎn)品質量的分類精度,評估過程較為簡單,可廣泛應用于農(nóng)產(chǎn)品質量的評估。

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