Resumen

Debido a lo sabroso de los hongos, este hongo comestible a menudo aparece en las comidas diarias de las personas. Sin embargo, todavía hay varias especies de hongos que no han sido identificadas. Por lo tanto, la identificación automática de la toxicidad de los hongos es de gran valor. Se emplean comúnmente varios métodos para reconocer la toxicidad de los hongos, como la experiencia popular, pruebas químicas, experimentos con animales y clasificación fúngica, todos los cuales no pueden producir resultados rápidos y precisos y tienen un ciclo complicado. Para resolver estos problemas, en este artículo, propusimos un método automático de identificación de toxicidad basado en características visuales. El método propuesto considera la identificación de la toxicidad como un problema de clasificación binaria. En primer lugar, se tomaron datos de apariencia intuitivos y fácilmente accesibles, como la forma y el color del sombrero de los hongos, como características. En segundo lugar, los datos faltantes en cualquiera de las características se manejaron de

• Materias:Big Data Segmentación de líneas Tráfico de red Reconocimiento de entidad Esquema de programación
• Subjects:Big Data Line segmentation Network traffic Entity recognition Programming scheme
• Palabras claves:Seta; Identificación de toxicidad; Características visuales; Clasificación binaria; Datos de apariencia; Clasificadores de toxicidad
• Keywords:Mushroom; Toxicity identification; Visual features; Binary classification; Appearance data; Toxicity classifiers