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基于流形学习和SVM的储粮害虫声信号识别研究
  • ISSN号:0258-7971
  • 期刊名称:《云南大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:S-3[农业科学] S24[农业科学—农业电气化与自动化;农业科学—农业工程]
  • 作者机构:[1]陕西师范大学计算机科学学院,陕西西安710062, [2]郑州铁路职业技术学院护理学院,河南郑州450052
  • 相关基金:国家自然科学基金(10974130);陕西省自然科学基金(2012JM1005).
中文摘要:

声检测法能够快速检测粮虫,对提早防治储粮害虫具有十分重要的作用.研究了2种储粮害虫的4种活动声信号,利用流形学习的等距特征映射方法对声信号进行降维并提取流形特征,采用以重尾径向基为核函数的SVM训练最优分类面,对流形特征数据进行测试和识别分类.实验结果表明,等距特征映射方法能够有效提取2种储粮害虫声信号的流形特征,且SVM的分类识别效果良好.

英文摘要:

Acoustic method can detect stored grain insects quickly and plays a very important role in preven- ting grain insects early. Four kinds of active acoustic signals of two varieties of grain insects were studied. Using i- sometric feature mapping method of manifold learning, dimensions were reduced and manifold characteristics of a- coustic signals were extracted. Then optimal separate hyperplane was trained by SVM with heavy tailed radial ba- sis function as kernel function. It can test and recognize manifold characteristics. The result demonstratesd that i- sometric feature mapping method can extract manifold characteristics of acoustic signals of two kinds of grain insects. SVM classifies and recognizes manifold characteristics well.

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期刊信息
  • 《云南大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:云南省教育厅
  • 主办单位:云南大学
  • 主编:张力
  • 地址:昆明市呈贡新区
  • 邮编:650500
  • 邮箱:yndxxb@ynu.edu.cn
  • 电话:0871-5033829 5031498 5031662
  • 国际标准刊号:ISSN:0258-7971
  • 国内统一刊号:ISSN:53-1045/N
  • 邮发代号:64-29
  • 获奖情况:
  • 1999年荣获全国优秀高校自然科学学报及教育部优秀...,1997年荣获全国第二届优秀科技期刊评比二等奖,1995年全国重点大学优秀科技期刊评比二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:11696