基于主成分特征的相似微藻分类算法的研究

作     者：刘婷 郭显久 刘丹 LIU Ting;GUO Xian-jiu;LIU Dan

作者机构：大连海洋大学信息工程学院辽宁大连116023 设施渔业教育部重点实验室(大连海洋大学)辽宁大连116023 

基　　金：设施渔业教育部重点实验室开放课题项目(202213) 辽宁省自然科学基金指导计划项目(201602101) 大连市重点科技研发计划项目(2021YF16SN013) 

出 版 物：《信息技术》 (Information Technology)

年 卷 期：2024年第48卷第7期

页      码：15-19页

摘      要：海洋微藻是一种光合自养型生物,随着水体富营养化日益严重,藻类大量繁殖逐渐形成水华和赤潮,如何快速准确识别有益藻和有害藻是当务之急。但是许多藻类形态彼此相近,难以分辨。为了解决这个问题,文中首先将输入的图像进行标准化处理,计算图像第一主成分载荷特征;其次设计一个基于逻辑回归的二分类模型,分两类标签进行训练;最后构造代价函数以及sigmoid函数,根据梯度下降法得出的预测结果与实际情况对比,计算最终准确率为92.86%。与广泛使用的藻类二分类算法SVM分类器比较结果显示,在相似藻的分类精度上提高了1.86%。

主 题 词：海洋微藻 主成分特征 逻辑回归 SVM分类器 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 07[理学] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 0713[0713] 

D　O　I：10.13274/j.cnki.hdzj.2024.07.003

馆 藏 号：203131631...