文档介绍：目录
摘要 II
关键词 II
Abstract II
Key Words II
1引言 1
1
1
2支持向量机理论 3
3
C-SVM算法及其变形算法 7
v-SVM算法 9
3 LIBSVM软件 12
LIBSVM软件简介 12
LIBSVM软件的使用方法 12
LIBSVM的工具包 15
4 Qt图形库 18
5 系统的设计与实现 19
19
21
蘑菇毒性检测系统总体框架 21
蘑菇物理属性的数据描述 21
蘑菇属性数据学习模型的建立 23
蘑菇毒性预测部分 26
6 总结 27
结论 27
下一步工作 28
参考文献 29
致谢 30
基于支持向量机(SVM)的蘑菇毒性检测系统
摘要
本文根据模式识别理论,对支持向量机的分类机制,核函数算法和松弛变量的定义进行了研究,采用了LIBSVM工具结合蘑菇毒性样本数据在linux下开发出了蘑菇毒性检测系统,该系统着重分析了样本数据的分割和参数变量的定义对分类精确率的影响。并在此情况下产生样本学习结果,然后便可对蘑菇进行毒性分类即检测。
本系统采用了数目为1000的子数据样本,核函数参数和松弛变量都采用系统计算出的推荐参数,最后产生了一个高效的准确度高的易用蘑菇检测系统。
关键词
支持向量机;样本学习;分类;毒性检测
Appraisal system of poisonous mushroom
based Support Vector Machine
Abstract
Based on the theory of pattern recognition, the thesis studies the classification of support vector machines, the arithmetic of kernel function and the definition of slack variable, the LIBSVM tool with mushroom toxicity data on Linux develope mushroom toxicity testing system, this system is analyzed and the parameters of the sample data segmentation of precise definition of variable rate. Classification, And in the condition,the study result samples related physical properties can be toxic classification of mushrooms on that test.
Here is the system USES a number of 1000 kernel function parameter data sample, and relaxation variables are calculated using the system parameters, the mended a high accuracy high easy-to-use mushroom detection system.
Key Words
Support Vector Machine; Sample Learning; Classification;Toxicity Testing
1引言

中国的毒蘑菇种类多,分布广泛,资源丰富。在广大农村乡镇和山区,误食毒蘑菇中毒的事例很普遍,几乎每年都有严重中毒导致死亡的报告,曾经被作为多发性食物中毒的原因之一。因此,长期以来如何有效检测毒蘑菇是人们十分关心的事。有关方面曾做了大量科普知识宣传的工作,但误食中毒者仍经常有发生。
只有靠专家鉴定或民间流传的土方法,前者不太现实,不利于普及,、看形状、观颜色、闻气味、看分泌物。这些复杂的方法对新手或外行人不利于掌握,虽一定程度上得减少了误食,但并不完全科学精确的分辨,不利于规模性国民生产。至今尚无精确地方法或设备对毒蘑菇进行检测。因此有一个简易精确的先进计算机设备实现毒蘑菇检测,对提高效率和精度都有非常重要的意义。(朱元珍等,2008)
本文是利用蘑菇的20个物理属性从而进行毒性鉴定的研究。利用