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

Bài viết Ứng dụng thuật toán SVM và KNN trong xây dựng mô hình phân loại trái dừa có sáp và không sáp tại Việt Nam 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. | ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG VOL. 19 NO. 1 2021 41 ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN SVM VÀ KNN TRONG XÂY DỰNG MÔ HÌNH PHÂN LOẠI TRÁI DỪA CÓ SÁP VÀ KHÔNG SÁP TẠI VIỆT NAM APPLICATION OF SVM AND KNN ALGORITHMS TO BUILD A CLASSIFICATION MODEL OF MAKAPUNO COCONUTS IN VIETNAM Nguyễn Minh Hòa1 Nguyễn Thanh Tần1 Dương Minh Hùng1 Nghi Vĩnh Khanh1 1 Trường Đại học Trà Vinh hoatvu@ thanhtantvu@ duongminhhung1806@ nghivinhkhanh@ Nhận bài 17 6 2020 Chấp nhận đăng 18 12 2020 Tóm tắt - Bài báo này trình bày phương pháp và kết quả phân loại trái Abstract - This paper presents the method and results of classifying dừa sáp và không sáp tại tỉnh Trà Vinh Việt Nam. Mô hình thực nghiệm gelatinous and non-gelatinous coconuts in Tra Vinh Province Vietnam. được xây dựng để lấy mẫu và xử lý tín hiệu sóng âm thu được từ việc An experimental apparatus is built to sample and process acoustic tác động cơ học vào trái dừa thông qua nhiều phương pháp tác động signals produced from the mechanical impact on sampled coconuts khác nhau Lắc tay gõ tay gõ máy tương ứng với nhiều vật liệu được including shaking by hand knocking by hand knocking by the machine thử nghiệm Đầu đá đầu nhựa đầu kim loại. Tín hiệu sóng âm thu về and using different materials stone plastic metal. Sound wave signals từ microphone thông qua bộ lọc tín hiệu được trích đặc trưng và huấn recorded by the microphone are filtered extracted for features trained luyện với các tập dữ liệu đã được phân loại và kết luận phân loại trái with labeled data sets and evaluated as gelatinous and non-gelatinous dừa sáp và không sáp. Trong đó hai phương pháp phân loại được chọn coconuts. Two algorithms selected and compared are the KNN method và so sánh là KNN k-Nearest Neighbors và SVM Support Vector k-Nearest Neighbor and the SVM method Support Vector Machine . Machine . Kết quả thực nghiệm cho thấy tất cả phương pháp đã áp Experimental results show that the proposed methods are .

• Cơ sở dữ liệu
• Trích đặc trưng
• Xử lý tín hiệu sóng âm
• Phương pháp KNN
• Phương pháp SVM
• Phân loại trái dừa sáp
• Trích chọn đặc trưng khuôn mặt
• Tiểu luận về đặc trưng khuôn mặt
• Đề tài đặc trưng khuôn mặt
• Phương pháp trích chọn đặc trưng khuôn mặt
• Đặc trưng khuôn mặt
• Phương pháp trích chọn đặc trưng diện mạo
• Phương pháp trích chọn đặc trưng âm thanh
• Tìm kiếm âm nhạc theo nội dung
• Đường bao phổ
• Cao độ Pitch
• Vector đặc trưng
• Phổ tần số
• Gom cụm kết quả tìm kiếm video
• Gom cụm video
• Trích xuất đặc trưng biểu diễn video
• Tính độ tương tự video theo đặc trưng thị giác
• Rút trích frame
• Luận văn Thạc sĩ
• Tóm tắt luận văn Thạc sĩ
• Khoa học máy tính
• Nghiên cứu phương pháp trích chọn
• Phương pháp trích chọn
• Đặc trưng ảnh xây dựng hệ thống
• Ứng dụng đại số Clifford
• Khóa luận tốt nghiêp
• Công nghệ thông tin
• Phương pháp trích chọn đặc trưng
• Nhận dạng chữ viết
• Bài giảng Xử lý ảnh
• Xử lý ảnh
• Trích chọn đặc trưng trong ảnh
• Đặc trưng về màu sắc
• Đặc trưng về kết cấu ảnh
• Đặc trưng về hình dạng
• luận văn
• trích chọn đặc trưng
• dữ liệu Cohn – Kanade
• bài toán nhận dạng mặt
• bài toán nhận dạng cảm xúc
• Đồ án Tốt nghiệp Công nghệ Thông tin
• Ảnh đa chất xám
• Ảnh nhị phân
• Nhận dạng ký tự quang học
• phương pháp trích
• sắp xếp các đặc trưng sản phẩm
• thiết kế hệ thống
• lập trình hệ thống
• xây dựng phần mềm
• kỹ thuật lập trình
• trích chọn đặc trưng hình ảnh
• độ đo tương tự
• trích chọn dấu hiệu của ảnh
• đặc trưng hình dạng
• ứng dụng công nghệ thông tin
• Ứng dụng phát hiện bệnh
• Bệnh của lợn qua ảnh chụp
• Ảnh chụp bằng phương pháp trích chọn đặc trưng
• Phân loại bệnh tự động
• Phát hiện bệnh của lợn
• Dạy học đoạn trích
• Vĩnh biệt cửu trùng đài
• Vũ Như Tô
• Nguyễn Huy Tưởng
• Đặc trưng thể loại
• Đồ án tốt nghiệp
• Đồ án Công nghệ thông tin
• Tra cứu ảnh theo nội dung
• Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Ngữ văn
• Tóm tắt Luận án Tiến sĩ
• Rút trích cụm từ
• Câu đơn Tiếng Việt
• Đặc trưng ngữ nghĩa Tiếng Việt
• Trích xuất đặc trưng
• Bài toán tìm kiếm ảnh
• Bộ mô tả màu chủ đạo MPEG 7
• Phép lọc Sobel
• Phương pháp LoG
• Phép lọc Gaussian
• Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính
• Hệ thống tìm kiếm ảnh tài liệu
• Công nghệ xử lý ảnh
• Phương pháp trích chọn đặc trưng ảnh
• Phương pháp trích chọn đặc trưng cho ảnh
• Phân loại cảm xúc khuôn mặt
• Hệ thống tương tác người – máy
• Luận án Tiến sĩ
• Kỹ thuật rút gọn
• Phân lớp dữ liệu
• Khai phá dữ liệu
• Rút gọn đặc trưng
• Tinh chỉnh đặc trưng
• Rút trích đặc trưng
• Hệ thống hỏi đáp
• Gom nhóm dữ liệu
• Phép biến đổi SVD
• Hệ phức vùi
• Đặc trưng nano rutin
• Rutin trích ly từ hoa hòe
• Quy trình tổng hợp vật liệu
• Đặc trưng nhiệt DSC
• Tái nhận dạng nhân vật
• Hệ thống giám sát
• Mô hình tái nhận dạng nhân vật
• Phương pháp rút trích đặc trưng
• Bộ dữ liệu Airport
• Bộ đặc tả nhân vật
• Phân loại ảnh
• Kỹ thuật gom nhóm
• Phương pháp trích đặc trưng dữ liệu
• Bài toán phân loại ảnh
• Đặc trưng SIFT
• Đặc điểm của văn bản Tiếng Việt
• tìm kiếm sản phẩm
• tìm kiếm ảnh
• biểu diễn đặc trưng ảnh
• phương pháp lượng tử hóa tích
• Đối sánh ảnh
• Phương pháp đối sánh ảnh
• Bài toán đối sánh ảnh
• Nhận dạng ảnh
• Điểm đặc trưng
• Không gian đặc trưng
• Điều khiển tự động bằng hình ảnh