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| 基于地面高光谱数据鲜茶叶特征选择与品种识别 | |
| 摘 要： | 使用ASD Field3在武夷山实测的9种鲜茶叶数据,该数据经过预处理后,计算24种光谱指数,用于对9种茶叶的分类,用SVM-RFE对光谱反射率数据和光谱指数数据进行特征选择,最后用线性SVM和随机森林分类.检验SVM分类器的性能和SVM-RFE选择特征的适用性,其中SVM分类器在4个数据集中都达到了95%以上的分类精度.随机森林分类器在其中3个数据集达到90%以上的精度,一个70%的精度.研究表明SVM-RFE是一个稳定有效的特征选择算法,并且SVM的性能优于随机森林. |
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