%0 Journal Article
%T 基于粗糙集与支持向量机的禽蛋蛋壳无损检
%A 何丽红
%A 刘金刚
%A 文友先
%J 农业机械学报
%P 167-171
%D 2009
%X 针对当前禽蛋蛋壳无损检测系统存在检测精度不高的问题，提出粗糙集和支持向量机相结合的方法进行分类器的设计。首先，基于粗糙集理论对特征参数集进行属性约简，在约简过程中，利用模糊C均值聚类算法对特征参数进行量化，并基于属性重要性的启发式搜索对条件属性进行约简；然后，在属性约简的基础上完成支持向量机分类器的训练，在训练过程中，通过交叉验证法对分类器模型参数进行了优化。实验结果表明该方法的分类准确率能够达到94.6%，具有良好的工程应用价值。
%K 蛋壳
%K 无损检测
%K 支持向量机
%K 粗糙集
%U http://www.j-csam.org/jcsam/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=090337&flag=1