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煙葉自動(dòng)分級(jí)是國(guó)內(nèi)外煙草行業(yè)的重要研究課題之一。目前采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模
式識(shí)別等技術(shù)在對(duì)煙葉樣本圖像進(jìn)行自動(dòng)特征提取與分級(jí)時(shí)，分級(jí)的精度不很理想。在此，本文將支持向量機(jī)技術(shù)引入到煙葉自動(dòng)分級(jí)中。實(shí)驗(yàn)表明，該技術(shù)可以為煙葉的自動(dòng)模式識(shí)別提供穩(wěn)定的參數(shù)值，與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相比，克服了固有的過學(xué)習(xí)和欠學(xué)習(xí)問題，并且對(duì)復(fù)雜模式的識(shí)別能力較強(qiáng)，已達(dá)到人類專家分級(jí)水平，為煙葉自動(dòng)分級(jí)的研究開辟了新途徑。
式識(shí)別等技術(shù)在對(duì)煙葉樣本圖像進(jìn)行自動(dòng)特征提取與分級(jí)時(shí)，分級(jí)的精度不很理想。在此，本文將支持向量機(jī)技術(shù)引入到煙葉自動(dòng)分級(jí)中。實(shí)驗(yàn)表明，該技術(shù)可以為煙葉的自動(dòng)模式識(shí)別提供穩(wěn)定的參數(shù)值，與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相比，克服了固有的過學(xué)習(xí)和欠學(xué)習(xí)問題，并且對(duì)復(fù)雜模式的識(shí)別能力較強(qiáng)，已達(dá)到人類專家分級(jí)水平，為煙葉自動(dòng)分級(jí)的研究開辟了新途徑。
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