作者：夏卿 李先锋苹果分级粒子群优化算法最小二乘支持向量机
摘要：为解决苹果分级准确率低和速度慢等缺陷,提出一种基于粒子群优化（PSO）改进算法的最小二乘支持向量机（LS-SVM）苹果分级检测方法,通过对苹果特征的优化选择,从而大规模缩减分类前LS-SVM训练样本数据,提高分类器训练效率。苹果分级实验表明,此方法能从红富士苹果的16个形状特征中提取出5个最优特征,用最优特征分级的正确率达96%以上,效果显著,该方法具有可行性。
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