基于支持向量机的水稻纹枯病识别研究.pdf

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1、基于支持向量机的水稻纹枯病识别研究刘婷婷中国农业科学院蜜蜂研究所，北京100093[目的]研究支持向量机对纹枯病病害进行自动识别，弥补人工识别的缺陷和不足，提高识别的准确性和效率。[方法]以水稻纹枯病为研究对象，使用基于矢量中值滤波的方法对水稻纹枯病图像进行预处理。利用模糊C均值聚类法，在图像分割阶段进行灰度图像分割；分别从颜色、纹理和形状3个方面提取代表病斑的特征参数。最后用支持向量机识别方法进行水稻纹枯病识别，并与基于BP神经网络的识别方法进行对比。[结果]识别率达到95.00％,要优于BP神经网络的91.88％。[结论]基于支持向量机的水稻纹枯病识别弥补了人工识别的缺陷，

2、也提高了准确性和效率，有广阔的应用前景。水稻纹枯病；支持向量机；特征提取；分类识别TP319.41A0517-6611(2011)28-17580-03ResearchonRecognitionofRhizocotoniasolaniBasedonSupportVectorMachineLIUTing-ting国家863项目，“大田作物智能诊断技术系统研究与应用”(2007AA102237)。刘婷婷（1985-）,女，北京人，实习研究员，在读研究生，从事图像识别研究。2011-04-201758117582@@[1]张明.建立生态经济城市[J].福建环境，1999，16(4)：

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6、LIUTing-ting作者单位：中国农业科学院蜜蜂研究所,北京,100093刊名：安徽农业科学英文刊名：JournalofAnhuiAgriculturalSciences年，卷(期)：2011,39(28)参考文献(9条)1.许志刚普通植物病理学20022.刘立波基于图像的水稻叶部病害诊断技术研究20103.田有文;李天来;李成华基于支持向量机的葡萄病害图像识别方法[期刊论文]-农业工程学报2007(06)4.田有文;张长水;李成华基于支持向量机和色度矩的植物病害识别研究[期刊论文]-农业机械学报2004(03)5.冈萨雷斯数字图像处理20056.求是科技VisualC++

7、数字图像处理典型算法及实现20067.何东健;杨青实用图像处理技术19988.刘向东;朱美琳;陈兆乾支持向量机及其在模式识别中的应用[期刊论文]-计算机科学2003(06)9.BURGESCJCAtororialonsupportvectormachinesforpatternrecognition1998(02)引用本文格式：刘婷婷.LIUTing-ting基于支持向量机的水稻纹枯病识别研究[期刊论文]-安徽农业科学2011(28)