基于隨機(jī)森林算法的谷物粉分類及硬件加速

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摘要：針對(duì)傳統(tǒng)谷物粉種類檢測(cè)速度較慢的問(wèn)題，基于ZYNQ平臺(tái)實(shí)現(xiàn)隨機(jī)森林算法輔助微波無(wú)損檢測(cè)技術(shù)對(duì)谷物粉種類進(jìn)行高效準(zhǔn)確識(shí)別。通過(guò)對(duì)隨機(jī)森林模型硬件實(shí)現(xiàn)的分析研究，提出了一種改進(jìn)模型參數(shù)結(jié)構(gòu)，有效節(jié)省了硬件存儲(chǔ)資源的消耗。為了縮短算法預(yù)測(cè)時(shí)間并降低系統(tǒng)功耗，在硬件實(shí)現(xiàn)時(shí)引入提前終止識(shí)別機(jī)制，在保證準(zhǔn)確率不變的前提下避免不必要的決策樹(shù)預(yù)測(cè)過(guò)程。（剩余15225字）