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煙葉自動分級是國內(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
式識別等技術(shù)在對煙葉樣本圖像進行自動特征提取與分級時，分級的精度不很理想。在此，本文將支持向量機技術(shù)引入到煙葉自動分級中。實驗表明，該技術(shù)可以為煙葉的自動模式識別提供穩(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，并且對復(fù)雜模式的識別能力較強，已達到人類專家分級水平，為煙葉自動分級的研究開辟了新途徑。
式識別等技術(shù)在對煙葉樣本圖像進行自動特征提取與分級時，分級的精度不很理想。在此，本文將支持向量機技術(shù)引入到煙葉自動分級中。實驗表明，該技術(shù)可以為煙葉的自動模式識別提供穩(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，并且對復(fù)雜模式的識別能力較強，已達到人類專家分級水平，為煙葉自動分級的研究開辟了新途徑。
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