基于半监督模糊聚类的黄瓜霜霉病受害程度识别研究

被引：7

作者：

施伟民

杨昔阳

李志伟

机构：

[1] 泉州师范学院数学与计算机科学学院

来源：

福建师范大学学报(自然科学版) | 2012年 / 28卷 / 01期

关键词：

黄瓜霜霉病; 半监督; 模糊聚类;

D O I：

暂无

中图分类号：

S436.421 [黄瓜病虫害]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

090401 ; 090402 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

通过定义一种新的半监督模糊聚类算法,提高聚类算法的运行效率和可解释性,结合Fisher线性判别分析,对黄瓜霜霉病的受害程度进行识别研究.针对7个关于叶片色调信息的统计特征,利用判别分析提取出2个主分量.结合一部分叶片的类别属性,对所有叶片的这2个主分量,进行半监督聚类分析.结果表明,对于类别属性已知的叶片,聚类结果与已知类别的一致率达100%,而对于类别未知的数据,一致率也达到95%以上.

引用

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共 5 条

[1] 基于计算机视觉技术的番茄叶部病害识别 [J].