典型文献
基于卷积降噪自编码器的苹果树种鉴别模型研究
文献摘要：
结合卷积降噪自编码器与随机森林算法,提出一种新型的卷积降噪自编码器-随机森林(CDAE-RF)模型,并基于可见-近红外光谱数据集来识别苹果树种.首先,通过网格式搜索、平行实验的方法优化了L1范数等参数,提高了模型的鲁棒性;然后,对比实验分析了CDAE-RF、主成分分析-随机森林模型(PCA-RF)、K最近邻分类算法等方法在不同噪声水平下光谱识别的准确性和鲁棒性.实验结果表明,相对于传统算法,新提出的CDAE-RF模型识别准确率达97.92％,在加噪情况下具有更高的鲁棒性.CDAE-RF模型降低了随机森林算法对噪声的敏感性,提高了噪声光谱图像识别的准确性,为地物波谱识别提供了一种新的方法.
文献关键词：
可见-近红外光谱;苹果果树品种鉴别;卷积降噪自编码器;随机森林算法
中图分类号：
作者姓名：
罗佳杰;王宝;张馨嫣;蔡耀仪;吴浩粼;阳波
作者机构：
湖南师范大学数学与统计学院,湖南 长沙 410081;湖南师范大学物理与电子科学学院;湖南师范大学生命科学学院;湖南师范大学工程与设计学院;湖南师范大学信息科学与工程学院
文献出处：
引用格式：
[1]罗佳杰;王宝;张馨嫣;蔡耀仪;吴浩粼;阳波-.基于卷积降噪自编码器的苹果树种鉴别模型研究)[J].计算机时代,2022(05):1-5
A类：
CDAE,苹果果树品种,苹果果树品种鉴别
B类：
卷积降噪自编码器,苹果树,树种,鉴别模型,随机森林算法,RF,近红外光谱,光谱数据,方法优化,L1,范数,随机森林模型,最近邻分类算法,噪声水平,下光,光谱识别,传统算法,模型识别,识别准确率,声光,光谱图像,图像识别,地物,波谱
AB值：
0.184869
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