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基于遗传算法与SVM的香蕉果实成熟度判别模型

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[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.
Discriminant model of banana fruit maturity based on genetic algorithm and SVM

莫松涛、董涛、赵汐璇、阚江明

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北京林业大学工学院,北京 100083

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

香蕉 果实棱角 支持向量机 遗传算法 成熟度判别

广东省重点领域研发计划

2019B020223003

2022

10.13925/j.cnki.gsxb.20210586

果树学报
中国农业科学院郑州果树研究所

果树学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.486
ISSN：1009-9980
年,卷(期)：2022.39(12)
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