《表5 BADE与其他2种特征选择方法的F1值》
由上可知,在不同的鳞翅目数据集中,BADE算法可以显著提升大部分昆虫类别的识别准确性。为了进一步说明BADE算法的优点,分别从算法稳定性、降低的维数和运行时间进行评价。应用F1值评价不同特征选择方法的稳定性(表5)。由表5可知,BADE在不同数据集和不同分类算法上的F1值均大于其他2种特征选择方法。
图表编号 | XD00166311500 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.03.01 |
作者 | 林达坤、黄世国、张飞萍、梁光红、吴松青、胡霞、王荣 |
绘制单位 | 福建农林大学智慧农林褔建省高校重点实验室、福建农林大学生态公益林重大有害生物防控福建省高校重点实验室、福建农林大学智慧农林褔建省高校重点实验室、福建农林大学生态公益林重大有害生物防控福建省高校重点实验室、福建农林大学生态公益林重大有害生物防控福建省高校重点实验室、福建农林大学生态公益林重大有害生物防控福建省高校重点实验室、福建农林大学生态公益林重大有害生物防控福建省高校重点实验室、福建农林大学生态公益林重大有害生物防控福建省高校重点实验室、福建农林大学生态公益林重大有害生物防控福建省高校重点实验室 |
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