20、基于智能算法的作物分类与手写数字识别研究

基于智能算法的作物分类与手写数字识别研究

在图像识别和分类领域，常常会面临处理复杂多变图像的挑战。例如，作物分类需要从图像中提取有效特征以准确区分不同作物；而手写数字识别则要应对数字因各种变换导致的外观差异。本文将介绍两种不同的智能算法在这些领域的应用，分别是基于人工蜂群算法（ABC）的作物分类和基于粒子群优化算法（PSO）的扭曲手写数字分类。

基于人工蜂群算法的作物分类

• 特征选择与分类方法 ：为了进行作物分类，我们从RGB颜色空间的灰度共生矩阵（GLCM）中选择相关特征。使用人工蜂群算法（ABC），通过不同的配置对每个个体或解决方案进行二值化处理，以从GLCM中获取最佳特征集，从而辅助解决分类问题。
• 距离分类器与学习误差 ：实验中使用了欧几里得距离和曼哈顿距离两种分类器。实验结果表明，这两种距离分类器在较少的迭代次数下都能取得较好的效果。欧几里得分类器在阈值（th）为0.5时，曼哈顿分类器在阈值为0.9时，分别获得了最佳的准确率。使用这些参数时，欧几里得分类器仅使用10个特征，曼哈顿分类器仅使用4个特征，相较于未进行特征选择阶段的结果有了显著提升。这充分证明了ABC算法在特征选择任务中是一种出色的工具。

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距离分类器	最佳阈值（th）	使用特征数量
欧几里得距离	0.5	10