%0 Journal Article
%T 一种鲁棒的监督流形学习算法及其在植物叶片分类中的应用
%A 张善文
%A 黄德双
%J 模式识别与人工智能
%P 836-841
%D 2010
%X 结合数据点的类别信息、局部信息和数据点的可信度，给出一种测地距离定义。在此基础上，提出一种改进的鲁棒性监督等度规映射算法，并应用于植物叶片分类中。首先利用改进的等度规映射将叶片图像投影到低维流形空间。然后采用支持向量机分类器进行植物叶片图像分类与识别。最后利用20种实际植物叶片图像进行植物叶片图像分类实验。实验结果表明该方法是有效可行的。
%K 流形学习
%K 鲁棒性监督等度规映射(RS-Isomap)
%K 植物叶片分类
%K 加权主分量分析(WPCA)
%K 支持向量机
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract9147.shtml