改进狼群算法优化的害虫图像分类：贝叶斯网络结构学习提升

本文探讨了一种新颖的基于改进Wolf Pack算法（WPA）的害虫图像分类方法，旨在优化贝叶斯网络（BN）的结构学习。传统害虫图像识别技术往往依赖于图像的点特征和线特征，这些方法在复杂光照条件或摄像头角度变化时，识别精度易受干扰。针对这一问题，研究者提出了一个两阶段的解决方案。 首先，文章采用了预训练的卷积神经网络（CNN），作为特征提取器，对大量害虫图像数据集进行深度学习。CNN能够自动从原始像素数据中学习到丰富的特征表示，这比手动设计的特征提取方法更为高效，能够捕捉到图像中的高级模式，从而提高分类的准确性。 接着，改进的Wolf Pack Algorithm被巧妙地融合到结构学习过程中。传统的Wolf Pack Algorithm是一种群智能优化算法，这里将其改造成一种搜索策略，通过将贝叶斯信息准则（BIC）作为评分函数，它能够评估不同BN结构的复杂度与拟合优度之间的权衡。BIC是一种统计学中的模型选择工具，有助于找到既简单又具有足够解释力的模型，这对于防止过拟合至关重要。 在结构学习完成后，使用最大似然（ML）算法进一步优化BN的参数。ML算法通过最大化数据的似然函数来估计参数，使得模型能够更好地适应训练数据的分布，从而构建出一个高效的贝叶斯分类器。 相比于传统的害虫分类方法，这种结合了CNN特征提取、改进WPA结构学习以及ML参数优化的新型方法，在实际应用中显示出了更高的分类精度。它不仅提高了识别性能，还具备一定的鲁棒性，能够在各种环境条件下保持稳定的表现。这种方法为害虫图像分类领域提供了一种更先进且实用的技术手段，有望推动该领域的发展。