申请/专利权人：青岛农业大学

申请日：2024-01-10

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117851902A

主分类号：G06F18/2411

分类号：G06F18/2411;G06F18/214;G06N3/126

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明主要提供了一种基于遗传编程特征学习的螃蟹年龄分类方法，以基于树的遗传编程为基础模型并串联分类器模型，搭建一种用于螃蟹年龄分类的模型，同时，开发了一种新的表示法以扩展遗传编程树的宽度和深度，从而在不需要领域知识的情况下自动生成数量灵活的高级特征，并通过包装外部分类器如支持向量机实现了对螃蟹的年龄分类。与黑箱的深度学习模型不同，本发明所提出的遗传编程方法学习到的特征是可解释的。此方法的性能与四种主流的机器学习分类算法进行了对比。实验表明，遗传编程学习的高级特征提高了螃蟹年龄的分类精度。

主权项：1.一种基于遗传编程特征学习的螃蟹年龄分类模型搭建方法，其特征在于，包括以下过程：步骤1，获取螃蟹样本数据集，并划分为训练集与测试集；数据集包括螃蟹年龄以及螃蟹生物学原始特征；所述生物学原始特征包括性别、长度、直径、高度、总重、去壳重量、内脏重量和壳重；步骤2，以基于树的遗传编程为基础模型并串联分类器模型，通过特征组合函数搭建用于螃蟹年龄分类的新的特征集合，所述新的特征集合包括由原始特征构建的灵活数量的高级特征以及所有原始特征；步骤3，用步骤1中的数据集对新的特征集合以及外部分类器模型进行训练学习与评估，从而得到螃蟹年龄分类模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 青岛农业大学 一种基于遗传编程特征学习的螃蟹年龄分类方法

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