【摘 要】
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针对柑橘黄龙病检测模型的准确度较低、可靠性较差等问题,提出了一种压缩自编码融合极限学习机(Contractive auto-encoder combined extreme learning machine,CAE-ELM)的柑
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,桂林电子科技大学计算机与信息安全学院,北京邮电大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(Nos.21365008,61562013);广西自动检测技术与仪器重点实验室主任基金(No.YQ18108)资助~~
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针对柑橘黄龙病检测模型的准确度较低、可靠性较差等问题,提出了一种压缩自编码融合极限学习机(Contractive auto-encoder combined extreme learning machine,CAE-ELM)的柑橘黄龙病鉴别方法。此方法通过ELM代替CAE顶层的Softmax分类器和反向微调阶段,达到减少算法运行时间同时提高模型的稳定性及鉴别能力的目的。其中,CAE实现了样本深层特征提取,ELM可实现分类鉴别。为了评估CAE-ELM模型性能,以不同比例的柑橘叶片近红外光谱数据作为训练集进行
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