支持向量机在植物病斑形状识别中的应用研究

摘要

植物病斑形状识别属于小样本问题.提出了一种新的模式识别方法-支持向量机方法在处理小样本问题时具有很好的学习能力和推广性.该文讨论了支持向量机分类方法应用于植物病斑形状识别.对番茄植物病斑形状识别试验的分析表明,支持向量机分类方法适合于植物病斑复杂形状的分类问题,该方法在训练样本较少时具有良好的分类能力和泛化能力.不同分类核函数的相互比较分析表明,线性核函数最适合于植物病斑的形状识别.