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基于新型投票机制的小麦类型智能分类模型

基于新型投票机制的小麦类型智能分类模型

  • 分类：学术中心
  • 作者：PhenoTrait
  • 来源：植物表型资讯
  • 发布时间：2023-01-09 09:18
  • 访问量：

【概要描述】

基于新型投票机制的小麦类型智能分类模型

【概要描述】

  • 分类：学术中心
  • 作者：PhenoTrait
  • 来源：植物表型资讯
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在评估粮食供应链质量时，要从检查种子开始，所以必须识别和认证小麦类型。传统的谷物识别和确认都采用人工目测的方式。基于机器学习和计算机视觉的自动分类方法快速发展，高速、低耗的谷物选择成为可能。时至今日，在品种层面上的分类仍然是一个挑战。在这项工作中，使用机器学习技术对小麦种子进行了分类。小麦面积、周长、紧实度、籽粒长度、籽粒宽度、不对称系数和籽粒沟长是用来对种子进行分类的7个物理参数。该数据集包括210个独立的小麦籽粒实例，并从UCI库中汇编而成。数据集的70个成分是随机选择的，包括三个不同品种的小麦籽粒：卡玛、罗莎和加拿大。在第一阶段，我们使用单一机器学习模型进行分类，包括多层神经网络、决策树和支持向量机。每种算法的输出与机器学习组合方法的输出进行衡量，机器学习组合方法使用鲸鱼优化和随机分形搜索算法进行优化。最后，研究结果表明，与单一的机器学习模型相比，所提出的优化合集取得了更好的结果。

图1 研究论文概述。

 

图2 研究方法概述。

 

图3 不同小麦种子品种的计数。

 

图4 支持向量机的结构。

 

图5 多层神经网络的结构。

 

图6 决策树的结构。

 

图7 分类过程的步骤。

 

图8 与其他方法相比，所提方法的准确性。

 

 

来 源

Abdelhamid A A, El-Kenawy E S M, Ibrahim A, et al. Intelligent Wheat Types Classification Model Using New Voting Classifier[J].

DOI:10.54216/JISIoT.070103 

 

编 辑

小王博士在努力

 

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