基于遗传算法与SVM的香蕉果实成熟度判别模型
莫松涛1
董涛2
赵汐璇1
阚江明1
1.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 1000832.广东省农业科学院果树研究所,广州 510640
摘要：[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.
关键词：香蕉果实棱角支持向量机遗传算法成熟度判别
分类号：S668.1(果树园艺)
资助基金：广东省重点领域研发计划(2019B020223003)
论文发表日期：2022-12-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 2418-2427 )
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