基于SVM的豆类作物病害识别研究

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成果类型：

期刊论文

作者：

彭勤;高士;彭佳红

作者机构：

湖南农业大学信息科学技术学院,湖南长沙,410128

[高士; 彭佳红; 彭勤] 湖南农业大学

语种：

中文

关键词：

豆类作物;支持向量机;病害

期刊：

电脑知识与技术

ISSN：

1009-3044

年：

2019

卷：

期：

页码：

210-211

DOI：

10.14004/j.cnki.ckt.2019.2879

基金类别：

湖南省研究生科研创新项目（CX2018B416）；

机构署名：

本校为第一机构

院系归属：

信息科学技术学院

摘要：

病害智能预测识别在农业信息化领域起着重要的作用,也是一实用性很强的应用技术。基于机器学习中的支持向量机SVM分类技术,对豆类病害特征属性进行分类与豆类作物斑病进行智能识别。结果表明,支持向量机SVM建立的识别模型准确率为93.27%,能够辅助豆类作物的生产与科学管理。

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