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基于机器学习的农业害虫识别与分类
被引量：
1
1
作者
陈旸
《农业灾害研究》
2023年第10期61-63,共3页
对害虫数据集采用基础分类器和集成分类器等机器学习算法,并通过多数投票策略评价分类结果的性能。采用朴素贝叶斯(NB)、支持向量机(SVM)、K邻近(KNN)和多层感知器(MLP)作为基础分类器。采用随机森林(RF)、装袋法(Bagging)和XGBoost等...
对害虫数据集采用基础分类器和集成分类器等机器学习算法,并通过多数投票策略评价分类结果的性能。采用朴素贝叶斯(NB)、支持向量机(SVM)、K邻近(KNN)和多层感知器(MLP)作为基础分类器。采用随机森林(RF)、装袋法(Bagging)和XGBoost等集成分类器进行交叉验证试验,实现了准确率更高的害虫分类和识别。试验结果表明,在集成分类器的结果中进行多数投票选择可以提高分类精度。
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关键词
农业害虫识别
机器学习
分类算法
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职称材料
题名
基于机器学习的农业害虫识别与分类
被引量：
1
1
作者
陈旸
机构
漳州职业技术学院文智能制造学院
出处
《农业灾害研究》
2023年第10期61-63,共3页
基金
福建省自然科学基金项目“高速长寿命滚珠直线导轨自适应定向润滑机理研究”(2023J01248)。
文摘
对害虫数据集采用基础分类器和集成分类器等机器学习算法,并通过多数投票策略评价分类结果的性能。采用朴素贝叶斯(NB)、支持向量机(SVM)、K邻近(KNN)和多层感知器(MLP)作为基础分类器。采用随机森林(RF)、装袋法(Bagging)和XGBoost等集成分类器进行交叉验证试验,实现了准确率更高的害虫分类和识别。试验结果表明,在集成分类器的结果中进行多数投票选择可以提高分类精度。
关键词
农业害虫识别
机器学习
分类算法
Keywords
Identification of agricultural pests
Machine learning
Classification algorithm
分类号
S433 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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作者
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1
基于机器学习的农业害虫识别与分类
陈旸
《农业灾害研究》
2023
1
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