【病害识别】基于matlab随机森林苹果病害识别【含Matlab源码 2211期】

2024-02-25 11:10

本文主要是介绍【病害识别】基于matlab随机森林苹果病害识别【含Matlab源码 2211期】,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,Matlab项目合作可私信。
🍎个人主页:海神之光
🏆代码获取方式:
海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式
⛳️座右铭:行百里者,半于九十。

更多Matlab仿真内容点击👇
Matlab图像处理(进阶版)
路径规划(Matlab)
神经网络预测与分类(Matlab)
优化求解(Matlab)
语音处理(Matlab)
信号处理(Matlab)
车间调度(Matlab)

⛄一、 随机森林理论

随机森林(RF)是一种基于统计学习理论的组合分类智能算法,由Breiman在2001年提出,其原理是利用Bootstrap重抽样方法从原始数据中抽取多个样本,构建所有Bootstrap样本的决策树,并对所有决策树的预测结果进行组合,并投票选出最终结果.

1 Bootstrap重抽样方法
随机森林属于机器学习的一个重要分支-集成学习,所使用的Bootstrap重抽样方法也是集成学习众多抽样方法之一.Bagging名称来源于Bootstrap aggregating,即为引导聚集算法又称装袋算法,最初由Leo Breiman在1996年提出.Bagging是一种用于训练数据的创建技术,是在原始数据集上通过重复随机有放回抽样,选择出N个数据集并分别训练N个分类器,其训练数据中允许存在重复数据,但N个数据集都是具有相同分布的独立随机向量.因此,某些数据可能会在模型训练中多次使用,而其他数据可能永远不会被使用.这些没有被抽取的数据,约占三分之一,被称为袋外数据(OOB),由于其没有参与训练集模型的拟合,因此常常被用来检测模型泛化能力.

2 决策树
随机森林算法以决策树作为基础学习器,基于许多决策树的生成及其组合以产生最终输出,其输出类别由个别树输出类别的众数决定.决策树是一种基本的分类与回归办法,基于树结构来决策.当决策树用于分类时被称为分类树,用于回归时被称为回归树.决策树由节点和有向边组成,类似于枝杈和树枝.节点有两种类型,内部节点(枝杈)和叶节点(枝梢),其中内部节点表示一个特征,叶节点表示一个类(即决策结果).每个内部节点包含一部分样本集合,会从这些样本集合中随机选择出的特征进行特征测试并根据测试结果将样本划分到子节点中,最终一步步被划分到叶节点中.根节点包含样本全集,从根节点到每个叶节点的路径对应了每一个判定测试序列.其结构像树一样,因此被称为决策树,其学习本质是从训练集中归纳出一组分类规则.

3 随机森林算法
随机森林中“森林”就是决策树的集成,而“随机”是指数据采样的随机和从所有特征中选择部分特征来建立模型的随机.随机森林算法过程有几个阶段:首先,从给定的原始训练集中随机选择样本,为每个样本创建一个决策树,并得到每个决策树的分类结果.接下来对每个分类结果进行投票表决决定最终结果(图1).随机森林集合了多个决策树,比单个决策树有更好的选择结果,它通过对结果求平均值来降低过拟合,因此不宜出现过拟合现象,且预测准确度较高.

总的来说,它具有以下优点:

(1)通过反复二分数据进行分类或回归,因此同等精度下计算量比其他机器学习方法(如神经网络或支持向量机)要低很多.

(2)可以处理数千个输入变量,且无需删除变量.

(3)具有估计缺失数据的有效方法,并在大量数据缺失时保持准确性.

(4)对噪声、异常值和过度训练不敏感,预测精度高误差小.

(5)运行时会生成泛化误差的内部无偏估计,并给出了分类中每个变量的重要性估计值.

(6)可以学习复杂的模式,同时考虑到解释变量和因变量之间的任何非线性复杂关系,并给出有关变量与分类之间的关系信息.

(7)可以保存建立的模型,以便将来用于其他数据.

⛄二、部分源代码

clc;
clear all;
%% 划分数据集
pwd=‘随机森林苹果病害识别’;
currentPath = pwd; % 获得当前的工作目录
fprintf(‘加载数据…’);
t = tic;

imdsImage = imageDatastore(fullfile(pwd,‘数据’),‘IncludeSubfolders’,true,‘LabelSource’,‘foldernames’); % 载入所有图片集合

[imdsTrain,imdsTest] = splitEachLabel(imdsImage, 0.8,‘randomized’);%每个类都按比例随机拆分数据集,训练集和测试集8:2,

fprintf(‘完成 %.02f 秒\n’, toc(t));

countEachLabel(imdsTrain)
%% 特征提取:颜色特征、纹理特征和形状特征
for i=1:length(imdsTrain.Files)
RGB_Train{i}=readimage(imdsTrain,i);
zyc_train{i}=Extract_features(RGB_Train{i});
end
for i=1:length(imdsTest.Files)
RGB_Test{i}=readimage(imdsTest,i);
zyc_test{i}=Extract_features(RGB_Test{i});
end

%% KNN训练
X=zyc_train’;
X1=zyc_test’;
for i=1:280
X_train(i,:)=X{i,:};
end

for i=1:72
X_test(i,:)=X1{i,:};
end

Y_train=imdsTrain.Labels;
Y_test=imdsTest.Labels;
Mdl = fitcknn(X_train,Y_train,‘NumNeighbors’,5)
Y_predict=predict(Mdl,X_test);
accuracy = sum(Y_predict == Y_test)/numel(Y_test)
confusionchart(Y_predict ,Y_test)

⛄三、运行结果

在这里插入图片描述

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]夏永泉,王兵,支俊,黄海鹏,孙静茹.基于随机森林方法的小麦叶片病害识别研究[J].图学学报. 2018,39(01)

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

这篇关于【病害识别】基于matlab随机森林苹果病害识别【含Matlab源码 2211期】的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/745286

相关文章

Python中随机休眠技术原理与应用详解

《Python中随机休眠技术原理与应用详解》在编程中,让程序暂停执行特定时间是常见需求,当需要引入不确定性时,随机休眠就成为关键技巧,下面我们就来看看Python中随机休眠技术的具体实现与应用吧... 目录引言一、实现原理与基础方法1.1 核心函数解析1.2 基础实现模板1.3 整数版实现二、典型应用场景2

Python实现无痛修改第三方库源码的方法详解

《Python实现无痛修改第三方库源码的方法详解》很多时候,我们下载的第三方库是不会有需求不满足的情况,但也有极少的情况,第三方库没有兼顾到需求,本文将介绍几个修改源码的操作,大家可以根据需求进行选择... 目录需求不符合模拟示例 1. 修改源文件2. 继承修改3. 猴子补丁4. 追踪局部变量需求不符合很

使用PyTorch实现手写数字识别功能

《使用PyTorch实现手写数字识别功能》在人工智能的世界里,计算机视觉是最具魅力的领域之一,通过PyTorch这一强大的深度学习框架,我们将在经典的MNIST数据集上,见证一个神经网络从零开始学会识... 目录当计算机学会“看”数字搭建开发环境MNIST数据集解析1. 认识手写数字数据库2. 数据预处理的

Pytorch微调BERT实现命名实体识别

《Pytorch微调BERT实现命名实体识别》命名实体识别(NER)是自然语言处理(NLP)中的一项关键任务,它涉及识别和分类文本中的关键实体,BERT是一种强大的语言表示模型,在各种NLP任务中显著... 目录环境准备加载预训练BERT模型准备数据集标记与对齐微调 BERT最后总结环境准备在继续之前,确

Spring 中 BeanFactoryPostProcessor 的作用和示例源码分析

《Spring中BeanFactoryPostProcessor的作用和示例源码分析》Spring的BeanFactoryPostProcessor是容器初始化的扩展接口,允许在Bean实例化前... 目录一、概览1. 核心定位2. 核心功能详解3. 关键特性二、Spring 内置的 BeanFactory

讯飞webapi语音识别接口调用示例代码(python)

《讯飞webapi语音识别接口调用示例代码(python)》:本文主要介绍如何使用Python3调用讯飞WebAPI语音识别接口,重点解决了在处理语音识别结果时判断是否为最后一帧的问题,通过运行代... 目录前言一、环境二、引入库三、代码实例四、运行结果五、总结前言基于python3 讯飞webAPI语音

使用Python开发一个图像标注与OCR识别工具

《使用Python开发一个图像标注与OCR识别工具》:本文主要介绍一个使用Python开发的工具,允许用户在图像上进行矩形标注,使用OCR对标注区域进行文本识别,并将结果保存为Excel文件,感兴... 目录项目简介1. 图像加载与显示2. 矩形标注3. OCR识别4. 标注的保存与加载5. 裁剪与重置图像

Python爬虫selenium验证之中文识别点选+图片验证码案例(最新推荐)

《Python爬虫selenium验证之中文识别点选+图片验证码案例(最新推荐)》本文介绍了如何使用Python和Selenium结合ddddocr库实现图片验证码的识别和点击功能,感兴趣的朋友一起看... 目录1.获取图片2.目标识别3.背景坐标识别3.1 ddddocr3.2 打码平台4.坐标点击5.图

如何通过海康威视设备网络SDK进行Java二次开发摄像头车牌识别详解

《如何通过海康威视设备网络SDK进行Java二次开发摄像头车牌识别详解》:本文主要介绍如何通过海康威视设备网络SDK进行Java二次开发摄像头车牌识别的相关资料,描述了如何使用海康威视设备网络SD... 目录前言开发流程问题和解决方案dll库加载不到的问题老旧版本sdk不兼容的问题关键实现流程总结前言作为

Go中sync.Once源码的深度讲解

《Go中sync.Once源码的深度讲解》sync.Once是Go语言标准库中的一个同步原语,用于确保某个操作只执行一次,本文将从源码出发为大家详细介绍一下sync.Once的具体使用,x希望对大家有... 目录概念简单示例源码解读总结概念sync.Once是Go语言标准库中的一个同步原语,用于确保某个操