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基于数据挖掘的蔬菜图片病害自动分类
被引量：
6
1
作者
任杰
柳毅
+1 位作者
金鑫
别荣芳
《北京师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第6期592-596,共5页
为了对蔬菜病害进行自动检测和分级,克服传统的评估方法检测成本高、划分等级随意性比较大的缺陷,探讨了基于蔬菜图像的病害等级自动分类,设计了预处理技术提取图片特征.具体方法是对叶片图像进行分割并转变为分布概率的灰度矢量.在此...
为了对蔬菜病害进行自动检测和分级,克服传统的评估方法检测成本高、划分等级随意性比较大的缺陷,探讨了基于蔬菜图像的病害等级自动分类,设计了预处理技术提取图片特征.具体方法是对叶片图像进行分割并转变为分布概率的灰度矢量.在此基础上利用数据挖掘技术建立决策树模型,利用该模型对未分级叶片的级别进行预测.还引入了元挖掘算法Bagging,与决策树模型综合使用,进一步提高了预测效果.实验表明这一蔬菜病害等级自动分类方法准确度较高,具有较好的实用价值.
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关键词
蔬菜病害等级分类
图像处理
数据挖掘
决策树
元挖掘
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职称材料
题名
基于数据挖掘的蔬菜图片病害自动分类
被引量：
6
1
作者
任杰
柳毅
金鑫
别荣芳
机构
北京师范大学信息科学与技术学院
出处
《北京师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第6期592-596,共5页
基金
国家自然科学(青年)基金资助项目(1000100660273015)
文摘
为了对蔬菜病害进行自动检测和分级,克服传统的评估方法检测成本高、划分等级随意性比较大的缺陷,探讨了基于蔬菜图像的病害等级自动分类,设计了预处理技术提取图片特征.具体方法是对叶片图像进行分割并转变为分布概率的灰度矢量.在此基础上利用数据挖掘技术建立决策树模型,利用该模型对未分级叶片的级别进行预测.还引入了元挖掘算法Bagging,与决策树模型综合使用,进一步提高了预测效果.实验表明这一蔬菜病害等级自动分类方法准确度较高,具有较好的实用价值.
关键词
蔬菜病害等级分类
图像处理
数据挖掘
决策树
元挖掘
Keywords
classification of the vegetable disease grade
image processing
data mining
decision tree
meta mining
分类号
S436.3 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于数据挖掘的蔬菜图片病害自动分类
任杰
柳毅
金鑫
别荣芳
《北京师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2006
6
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