基于遗传算法与SVM的香蕉果实成熟度判别模型

S668.1; [目的]探究香蕉果实外形棱角特征与成熟度之间的关系,构建一种基于遗传算法与SVM的香蕉果实成熟度判别方法.[方法]采用同一种类不同成熟度的176个香蕉果实,根据果身长度进行横向平均切割,获取果实在上、中、下三个部位的横切面,再通过手工测量的方法获取横切面中每个棱角的夹角值,并以测量出的棱角特征作为判别成熟度的特征,通过遗传算法优化SVM分类模型参数,使成熟度判别模型能有效地将不同成熟度的香蕉果实进行区分.[结果]基于遗传算法与SVM的香蕉果实成熟度判别模型经过10次预测后,模型的平均准确率为86.20％.[结论]该方法能较为准确地得到香蕉果实成熟度判别结果,验证了香蕉果实的外形...

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Published in果树学报 Vol. 39; no. 12; pp. 2418 - 2427
Main Authors 莫松涛, 董涛, 赵汐璇, 阚江明
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 林业装备与自动化国家林业和草原局重点实验室,北京 100083%广东省农业科学院果树研究所,广州 510640 10.12.2022
北京林业大学工学院,北京 100083
Subjects
支持向量机
遗传算法
成熟度判别
香蕉
果实棱角
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ISSN1009-9980
DOI10.13925/j.cnki.gsxb.20210586

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Summary:S668.1; [目的]探究香蕉果实外形棱角特征与成熟度之间的关系,构建一种基于遗传算法与SVM的香蕉果实成熟度判别方法.[方法]采用同一种类不同成熟度的176个香蕉果实,根据果身长度进行横向平均切割,获取果实在上、中、下三个部位的横切面,再通过手工测量的方法获取横切面中每个棱角的夹角值,并以测量出的棱角特征作为判别成熟度的特征,通过遗传算法优化SVM分类模型参数,使成熟度判别模型能有效地将不同成熟度的香蕉果实进行区分.[结果]基于遗传算法与SVM的香蕉果实成熟度判别模型经过10次预测后,模型的平均准确率为86.20％.[结论]该方法能较为准确地得到香蕉果实成熟度判别结果,验证了香蕉果实的外形棱角特征与香蕉果实成熟度之间存在相关性,并可建立模型进行判别.
ISSN:1009-9980
DOI:10.13925/j.cnki.gsxb.20210586