基于自适应监督式局部线性嵌入的植物叶片识别算法研究
文献类型：期刊论文
| 作者 | 阎庆; 梁栋; 张东彦; 王秀 |
| 刊名 | 农业工程技术
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| 出版日期 | 2016 |
| 期号 | 15页码:80 |
| 关键词 | 监督式局部线性嵌入 流行学习 Fisher投影 临近自适应 叶片识别 精准农业 |
| ISSN号 | 1673-5404 |
| 其他题名 | Recognition algorithm for plant leaves based on adaptive neighborhood optimization supervised locally linear embedding |
| 产权排序 | 1 |
| 通讯作者 | 张东彦 |
| 中文摘要 | 局部线性嵌入(LLE)算法在实际应用中存在显著的缺陷,其中之一就是必须确定近邻参数k。本研究提出一种新的监督自适应LLE算法。根据Fisher投影距离构造了一个相似判断准则,用它设置阈值来帮助选择参数k。不同的样本可以根据其所处数据区域分布的密集程度自适应地选择不同的k值。将这种方法应用于植物叶片分类识别中,试验结果表明叶片平均识别率达到了92.4%,优于传统的LLE和监督的LLE方法。 |
| 英文摘要 | Locally linear embedding (LLE) algorithm has a distinct deficiency in practical application. It requires users to select the neighborhood parameter, k, which denotes the number of nearest neighbors. A new adaptive method is presented based on supervised LLE in this article. A similarity measure is formed by utilizing the Fisher projection distance, and then it is used as a threshold to select k. Different samples will produce different k adaptively according to the density of the data distribution. The method is applied to classify plant leaves. The experimental results show that the average classification rate of this new method is up to 92.4%, which is much better than the results from the traditional LLE and supervised LLE. |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/20195]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_其他 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 阎庆,梁栋,张东彦,等. 基于自适应监督式局部线性嵌入的植物叶片识别算法研究[J]. 农业工程技术,2016(15):80. |
| APA | 阎庆,梁栋,张东彦,&王秀.(2016).基于自适应监督式局部线性嵌入的植物叶片识别算法研究.农业工程技术(15),80. |
| MLA | 阎庆,et al."基于自适应监督式局部线性嵌入的植物叶片识别算法研究".农业工程技术 .15(2016):80. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
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