《表4 对比试验结果：基于K-SVD和正交匹配追踪稀疏表示的稻飞虱图像分类方法》

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《基于K-SVD和正交匹配追踪稀疏表示的稻飞虱图像分类方法》

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为了证明本文方法的优越性，将本文方法与SVM、BP神经网络方法进行比较。选取M1、M2特征的稻飞虱与非稻飞虱图像各500幅作为训练样本，不重复的400幅稻飞虱图像和100幅非稻飞虱图像按照3:1的比例分成验证样本与测试样本进行分类实验，其中，SVM设置惩罚系数为100，核参数为0.07，BP神经网络的输入层神经节点个数为20，输出节点个数为2，初始权值与偏差均设为0，Sigmoid参数设为0.5；迭代次数均为500。试验结果如表4所示。