作者：党豪,孙福艳,李苗,吕宗旺,甄彤 单位：河南工业大学 出版：《河南工业大学学报(自然科学版)》2015年第01期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZZLS2015010190 DOC编号：DOCZZLS2015010199 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《害虫自动识别与计数技术研究进展与展望》PDF+DOC2015年第01期 陈梅香,杨信廷,石宝才,李文勇,杜晓伟,李明,孙传恒 《基于支持向量机的跌倒检测方法研究》PDF+DOC2014年第09期 梁维杰,张应红,景晖,黄博,郑骥 《电子鼻和电子舌技术在葡萄酒检测中的应用概述》PDF+DOC2016年第10期 张昱,侯旭杰 《电子鼻检测玉米象不同虫态的技术研究》PDF+DOC2015年第12期 唐培安,侯晓燕,孔德英,吴学友,宋伟 《基于微多普勒特征的单人与小分队分类技术》PDF+DOC2016年第09期 罗丁利,王勇,杨磊,王亚军 《基于嵌入式的腊肉检测手持终端系统的研制》PDF+DOC2016年第08期 郭培源,徐盼,董小栋,许晶晶,刘艳芳 《基于声信号的履带机器人地面分类试验研究》PDF+DOC2018年第09期 赵凯,董明明,刘锋,王玉帅,孙晋伟,顾亮 《仿生电子鼻在危险品检测中的应用》PDF+DOC2019年第01期 高春艳,吕盛璠,赵文辉,李培卓 《基于SVM的多特征数据的概率融合方法》PDF+DOC2009年第02期 潘继斌 《人体跌倒的鲁棒检测方法》PDF+DOC2013年第05期 李正周,陈联涛,刘勇,高媛,于帆

    • 为了提高仓储害虫自动识别和检测技术，提出一种基于混沌优化算法(COA)和支持向量机(SVM)的仓储害虫检测与分类技术.利用声音传感器采集害虫声音信号，经过降噪和数值归一化处理，通过COA和SVM进行多次载波，寻求变量的最优特征值.模拟试验结果表明：该方法对复杂模式的识别能力较强，达到较高的识别率，而且大大缩短检测时间，提高检测效率，也为仓储害虫的快速检测和分类研究开辟了新的途径。

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