Ứng dụng thuật toán SVM và KNN trong xây dựng mô hình phân loại trái dừa có sáp và không sáp tại Việt Nam

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Minh Hùng Dương, Vĩnh Khanh Nghi, Minh Hòa Nguyễn, Thanh Tần Nguyễn

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại: 510 Mathematics

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Đà Nẵng, 2021

Mô tả vật lý: 41-46

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 439346

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Bài báo này trình bày phương pháp và kết quả phân loại trái dừa sáp và không sáp tại tỉnh Trà Vinh, Việt Nam. Mô hình thực nghiệm được xây dựng để lấy mẫu và xử lý tín hiệu sóng âm thu được từ việc tác động cơ học vào trái dừa thông qua nhiều phương pháp tác động khác nhau lắc tay, gõ tay, gõ máy tương ứng với nhiều vật liệu được thử nghiệm đầu đá, đầu nhựa, đầu kim loại. Tín hiệu sóng âm thu về từ microphone, thông qua bộ lọc tín hiệu, được trích đặc trưng và huấn luyện với các tập dữ liệu đã được phân loại, và kết luận phân loại trái dừa sáp và không sáp. Trong đó, hai phương pháp phân loại được chọn và so sánh là KNN (k-Nearest Neighbors) và SVM (Support Vector Machine). Kết quả thực nghiệm cho thấy tất cả phương pháp đã áp dụng đều có thể phân loại tương đối chính xác giữa trái dừa sáp và không sáp. Đặc biệt, phương pháp lấy mẫu bằng cách gõ tay sử dụng que nhựa dẻo cho kết quả có độ chính xác cao nhất, trên 90%.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR