【摘 要】
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为提高黄顶菊种子识别的有效性和正确性,在识别模型建立时,引入一类支持向量机算法解决黄顶菊种子和与其相似种子训练样本数量不平衡问题.介绍了一类支持向量机建模的基本原
【机 构】
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青岛农业大学理学与信息工程学院,青岛农业大学农学与植物保护学院
【基金项目】
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农业部公益性行业科研专项基金资助项目（200803022）,青岛农业大学高层次人才科研项目（630923）.
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为提高黄顶菊种子识别的有效性和正确性,在识别模型建立时,引入一类支持向量机算法解决黄顶菊种子和与其相似种子训练样本数量不平衡问题.介绍了一类支持向量机建模的基本原理,分析了影响模型准确率的主要因素,采用交叉验证法和网格搜索对模型进行了优化.仿真结果表明,该模型在黄顶菊种子识别中具有良好的性能,对黄顶菊种子的平均识别率在96%以上,对非黄顶菊种于的平均识别率为100%.
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