基于Random Forest的水稻细菌性条斑病识别方法研究OA北大核心CSCDCSTPCD
Identification Method of Rice Bacterial Leaf Streak Based on Random Forest
为了快速、准确、有效地识别发病早期的细菌性条斑病,提出基于随机森林(Random forest,RF)算法的水稻细菌性条斑病识别方法,利用光谱成像技术获取该病害的高光谱数据,通过多元散射校正减少和消除噪声及基线漂移对光谱数据的不利影响.利用随机森林特征重要性指标,选取逻辑回归(LR)、朴素贝叶斯(NB)、决策树(DT)、支持向量分类机(SVC)、k最近邻(KNN)和梯度提升决策树(Gradient boosting decision tree,G…查看全部>>
袁培森;曹益飞;马千里;王浩云;徐焕良
南京农业大学人工智能学院,南京210095南京农业大学工学院,南京210031南京农业大学人工智能学院,南京210095南京农业大学人工智能学院,南京210095南京农业大学人工智能学院,南京210095
信息技术与安全科学
水稻表型随机森林高光谱成像细菌性条斑病病害识别
《农业机械学报》 2021 (1)
联合标记关系与样本特征的多标记学习研究
139-145,208,8
国家自然科学基金项目(61502236、61806097)和大学生创新创业训练专项计划项目(S20190025)