资料介绍
传统方法对农产品进行细粒度划分,确定影响分类效果的关键因素,但忽略了农产品的质量特征。对农产品的质量进行科学的分类,能够更妤地反映农产品在质量方面的变化,还可以显著提升农产品后续的处理效率。从农产品的质量特征出发,将农产品进行分类,对不同类别的农产品按照不同的方法进行处理,以在保证农产品质量的同时提高农产品的附加值。分类方法与模型参数的选取对于农产品质量分类的准确度尤为重要。传统攴持向量机SVM对模型参数的选择具有盲目性,为提高分类的准确度,文中提出一和中将因子分析( Factor Analsysi,FA)与基于遗传算法改进的支持向量机( Genetic AlgorithmSupport vector Machine, GA-SVM)结合的分类模型。实验结果表明,改进后的SVM能够快速、有效地判别农产品质量类别,显著改善农产品质量的分类精度,评估过程较为简单,可广泛应用于农产品质量的评估。
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