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基于GWO优化SVM的小麦籽粒优劣分级研究

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小麦籽粒优劣不仅是产量及品质的重要决定因素,也是育种适应性的综合指标.为了提高小麦籽粒优劣分级的准确率,同时克服神经网络中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺陷,提出一种灰狼算法(GWO)优化支持向量机(SVM)的小麦籽粒优劣分级方法,以航麦8805为研究对象,利用图像处理技术对小麦籽粒图像进行预处理并提取小麦籽粒的形态、颜色和纹理等21个特征.然后采用灰狼算法对支持向量机的两个参数(c、σ)进行优化,建立GWO-SVM模型,从而对小麦籽粒进行优劣分级.与其他算法相比,GWO优化SVM的算法对小麦籽粒的分级准确率有明显的提高,对小麦籽粒优劣分级的准确率可达到95.08％.
Study on the Classification of Wheat Grain Quality Based on GWO Optimized SVM

安娟华、董鑫、王克俭、何振学

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河北农业大学信息科学与技术学院,071000,河北保定

小麦籽粒 优劣分级 灰狼优化算法 支持向量机

河北省教育厅重点研究项目

ZD2016158

2021

10.16035/j.issn.1001-7283.2021.01.028

作物杂志
中国作物学会 中国农科院作物科学研究所

作物杂志

CSTPCD北大核心
影响因子：0.821
ISSN：1001-7283
年,卷(期)：2021.(1)
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