李璟民
- 作品数：3 被引量：13H指数：1
- 供职机构：陕西师范大学计算机科学学院更多>>
- 发文基金：陕西省自然科学基金国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于二叉树支持向量机的小麦碰撞声分类研究
- 2013年
- 为了实现小麦颗粒的自动分类,采用二叉树和支持向量机相结合方法对小麦碰撞声进行识别分类.首先从时域和频域对小麦碰撞声信号进行分析和处理,提取信号特征,然后利用二叉树支持向量机分类器进行分类,实验结果表明,对小麦完好粒、虫害粒、霉变粒和发芽粒4类麦粒的识别均达到84.0%以上.该项研究具有较强的实用价值,为小麦的自动识别分类提供了一种可行方法.
- 李璟民郭敏
- 关键词：二叉树支持向量机
- 人工蜂群算法优化支持向量机的分类研究被引量：12
- 2015年
- 为了提高支持向量机分类准确率,采用人工蜂群算法对支持向量机参数进行优化,并将该优化方法应用于小麦完好粒、霉变粒和发芽粒三类麦粒的识别。使用小波变换分解信号能量作为特征向量,以分类错误率的倒数作为适应度函数,利用人工蜂群算法对支持向量机的惩罚因子和核函数宽度参数进行优化,优化SVM方法对小麦完好粒、霉变粒和发芽粒的分类正确率达到86%以上。实验结果表明,该研究有较强的实用价值,为SVM性能优化提供了一种新的方法。
- 李璟民郭敏
- 关键词：人工蜂群算法支持向量机参数优化
- 基于支持向量机的小麦碰撞声信号特征识别研究
- 粮食是人类赖以生存的必需品,粮食安全与否直接地影响国家的政治安全、经济发展以及社会稳定。然而,粮食收获后,由于受到湿度、温度以及存储方式的影响,常常发生霉变、发芽和虫害现象,储粮中的虫害粒、霉变粒和发芽粒严重地影响粮食的...
- 李璟民
- 关键词：二叉树支持向量机人工蜂群算法
- 文献传递
