一种基于土壤分类的特征识别机器学习优化方法

摘要

本发明公开了一种基于土壤分类的特征识别机器学习优化方法，涉及信息技术领域，获取待识别的二维图，并对待识别的二维图进行数据变化与数维转换，得到多个备选二维图；通过计算机自动图像处理算法对各个备选二维图的特征依次进行识别、转换与枚举，并按照最大随机化选取部分特征建立正交坐标特征系，将待识别的二维图的特征投影到正交坐标特征系，形成特征序列，其中，二维图的特征包括数据点、线段、图斑及其组合；通过回归分析和机器学习计算特征序列到标注结果的映射，并输出特征序列对应的具有最大信息熵的标注序列，通过MCMC对输出的标注序列进行随机采样，得到标注序列的输出值及其概率分布。