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基于人工鱼群算法的储粮害虫特征选择被引量：6: 1; 作者张红涛毛罕平张晓东《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2010年第5期502-505,共4页; 储粮害虫特征选择是粮虫图像识别中的一个核心问题.提出基于人工鱼群算法的特征选择,并给出了基于二进制编码寻优的实现方法.以交叉验证训练模型的识别率作为特征子集的性能评价准则,将人工鱼群算法应用于粮虫的特征选择.该算法从粮虫... 展开更多; 关键词储粮害虫人工鱼群算法特征选择支持向量机图像识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于克隆选择算法和K近邻的植物叶片识别方法被引量：25: 2; 作者张宁刘文萍《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第7期2009-2013,共5页; 针对植物叶片识别中分类器设计和训练识别时间较长的问题,提出了一种基于人工免疫系统下的克隆选择算法和K近邻判别分析(CSA+KNN)的叶片识别方法。进行图像预处理后,通过提取叶片的几何特征和纹理特征得到叶片综CSA+KNN进行植物叶片样... 展开更多; 关键词植物叶片识别克隆选择算法人工免疫系统数字图像分析几何特征纹理特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于人工免疫算法的储粮害虫特征选择研究被引量：1: 3; 作者张红涛胡玉霞 +1 位作者顾波张恒源《中国粮油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期107-110,共4页; 储粮害虫特征选择是粮虫图像识别中一个关键的预处理环节。提出基于v折交叉验证训练模型识别率和所选特征个数的特征子集评价准则,将人工免疫算法应用到粮虫的特征选择。该算法从粮虫的17维形态学特征中自动选择出面积、周长等7个特征... 展开更多; 关键词储粮害虫人工免疫算法特征选择; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ABC-SVM的内部含虫麦粒多光谱图像特征选择研究被引量：2: 4; 作者张红涛阮朋举 +2 位作者母建茹孙志勇李德伟《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期1391-1395,共5页; 为探讨利用人工蜂群算法(ABC)对内部含虫麦粒进行特征选择的可行性,基于该算法,以交叉验证训练模型的识别率作为特征子集的性能评价准则,对内部含虫麦粒的特征进行分析。结果表明,该算法从内部含虫麦粒的32维直方图特征和纹理特征中自... 展开更多; 关键词内部含虫麦粒人工蜂群算法支持向量机特征选择识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于人工鱼群算法的储粮害虫特征选择被引量：6: 1; 作者张红涛毛罕平张晓东; 机构江苏大学现代农业装备与技术省部共建教育部/江苏省重点实验室华北水利水电学院电力学院; 出处《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2010年第5期502-505,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(30871449) 江苏大学现代农业装备与技术重点实验室开放基金资助项目(NZ200707) 江苏大学博士研究生创新基金资助项目; 文摘储粮害虫特征选择是粮虫图像识别中的一个核心问题.提出基于人工鱼群算法的特征选择,并给出了基于二进制编码寻优的实现方法.以交叉验证训练模型的识别率作为特征子集的性能评价准则,将人工鱼群算法应用于粮虫的特征选择.该算法从粮虫的17维形态学特征中自动选择出面积、周长等7个特征所组成的最优特征子集,采用参数优化之后的SVM分类器对90个粮虫样本进行分类,识别率达到95.5%以上,并与PCA法、GA法和原始特征法进行对比,结果表明人工鱼群算法降低了特征空间的维数,提高了分类器的识别率,证实了基于人工鱼群算法的粮虫特征选择是可行的.; 关键词储粮害虫人工鱼群算法特征选择支持向量机图像识别; Keywords stored-grain insects artificial fish swarm algorithm feature selection support vector machine image recognition; 分类号 S24 [农业科学—农业电气化与自动化] TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于克隆选择算法和K近邻的植物叶片识别方法被引量：25: 2; 作者张宁刘文萍; 机构北京林业大学信息学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第7期2009-2013,共5页; 基金国家973计划项目(2009CB421105); 文摘针对植物叶片识别中分类器设计和训练识别时间较长的问题,提出了一种基于人工免疫系统下的克隆选择算法和K近邻判别分析(CSA+KNN)的叶片识别方法。进行图像预处理后,通过提取叶片的几何特征和纹理特征得到叶片综CSA+KNN进行植物叶片样本训练,并进行植物叶片识别。在100种植物叶片数据库中进行测试,CSA+KNN法识别率为91.37%。与BP神经网络等方法相比较,实验结果表明了该识别方法的有效性以及较高的训练速率,同时验证了纹理特征在叶片识别中的重要性。CSA+KNN法扩宽了植物叶片的识别方法,可应用于建立数字化植物标本博物馆等领域。; 关键词植物叶片识别克隆选择算法人工免疫系统数字图像分析几何特征纹理特征; Keywords plant leaf recognition Clonal selection algorithm （CSA） artificial immune System （AIS） digital image analysis geometry feature texture feature; 分类号 TP391.413 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于人工免疫算法的储粮害虫特征选择研究被引量：1: 3; 作者张红涛胡玉霞顾波张恒源; 机构华北水利水电学院电力学院郑州大学电气工程学院; 出处《中国粮油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期107-110,共4页; 基金国家自然科学基金项目(30871449) 华北水利水电学院青年基金资助(HSQJ2008006); 文摘储粮害虫特征选择是粮虫图像识别中一个关键的预处理环节。提出基于v折交叉验证训练模型识别率和所选特征个数的特征子集评价准则,将人工免疫算法应用到粮虫的特征选择。该算法从粮虫的17维形态学特征中自动选择出面积、周长等7个特征的最优特征子空间,采用参数优化之后的SVM分类器对90个粮虫样本进行分类,识别率达到95.5%以上,并与PCA法、GA法和原始特征法进行了对比,结果表明人工免疫算法降低了特征空间的维数,提高了分类器的识别率,证实了基于人工免疫算法的粮虫特征选择是可行的。; 关键词储粮害虫人工免疫算法特征选择; Keywords stored-grain insects artificial immune algorithm feature selection; 分类号 S24 [农业科学—农业电气化与自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于ABC-SVM的内部含虫麦粒多光谱图像特征选择研究被引量：2: 4; 作者张红涛阮朋举母建茹孙志勇李德伟; 机构华北水利水电大学; 出处《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期1391-1395,共5页; 基金国家自然科学基金项目(31671580) 国家自然科学基金项目(31101085) +1 种基金华北水利水电大学教学名师培育项目(2104108); 文摘为探讨利用人工蜂群算法(ABC)对内部含虫麦粒进行特征选择的可行性,基于该算法,以交叉验证训练模型的识别率作为特征子集的性能评价准则,对内部含虫麦粒的特征进行分析。结果表明,该算法从内部含虫麦粒的32维直方图特征和纹理特征中自动选择出6个特征的最优特征子空间,采用参数优化之后的SVM分类器对80个麦粒样本进行分类,识别率达到92%以上,说明应用人工蜂群算法对内部含虫麦粒进行特征选择是可行的。; 关键词内部含虫麦粒人工蜂群算法支持向量机特征选择识别; Keywords insect-infected wheat grains artificial bee colony algorithm Support vector machine feature selection Recognition; 分类号 S512.1 [农业科学—作物学] S186 [农业科学—农业基础科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于人工鱼群算法的储粮害虫特征选择	张红涛毛罕平张晓东	《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心	2010	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于克隆选择算法和K近邻的植物叶片识别方法	张宁刘文萍	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2013	25	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于人工免疫算法的储粮害虫特征选择研究	张红涛胡玉霞顾波张恒源	《中国粮油学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2009	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于ABC-SVM的内部含虫麦粒多光谱图像特征选择研究	张红涛阮朋举母建茹孙志勇李德伟	《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心	2016	2	在线阅读下载PDF 职称材料