基于SVM算法的海洋微生物种群多样性信息自适应分类方法

为了可以精准且高效地实现海洋微生物种群多样性信息分类, 本文提出一种基于支持向量机（Support Vector Machine, SVM） 算法的海洋微生物种群多样性信息自适应分类方法。通过无线传感器网络展开海洋微生物种群信息采集点的部署, 建立海洋微生物种群信息采集信道模型, 在带宽受距离约束条件下设计载频频率编码, 利用波特间隔均衡控制方法达到海洋微生物种群信息采集优化的目的。在核空间中, 对采集的海洋微生物种群信息展开谱聚类, 确定具有代表性的信息点, 同时引入SVM 对全部样本进行训练, 最终实现海洋微生物种群多样性信息自适应分类。实验结果表明： 所提方法的平均精度均值（mean Average Precision, mAP） 稳定在95%以上, 可以有效提升海洋微生物种群多样性信息自适应分类的准确性和分类效率。