农机化研究
農機化研究
농궤화연구
JOURNAL OF AGRICULTURAL MECHANIZATION RESEARCH
2012年
8期
102-106
,共5页
玉米%品种识别%遗传算法%组合神经网络
玉米%品種識彆%遺傳算法%組閤神經網絡
옥미%품충식별%유전산법%조합신경망락
为了提高计算机视觉技术对玉米品种的识别率,研究基于遗传组合神经网络的玉米品种识别方法.利用自制的动态计算机视觉系统,获取了4种具有代表性的西南地区杂交玉米种子图像,提取了8个形态特征参数和6个颜色特征参数.针对玉米品种识别特点,设计了由4个子网络组成的遗传算法优化的径向基函数组合网络,并优选了特征参数组合,优化了网络参数.经验证对比试验表明,本方法识别率可达95％,优于其它识别方法,切实提高了玉米品种识别率.
為瞭提高計算機視覺技術對玉米品種的識彆率,研究基于遺傳組閤神經網絡的玉米品種識彆方法.利用自製的動態計算機視覺繫統,穫取瞭4種具有代錶性的西南地區雜交玉米種子圖像,提取瞭8箇形態特徵參數和6箇顏色特徵參數.針對玉米品種識彆特點,設計瞭由4箇子網絡組成的遺傳算法優化的徑嚮基函數組閤網絡,併優選瞭特徵參數組閤,優化瞭網絡參數.經驗證對比試驗錶明,本方法識彆率可達95％,優于其它識彆方法,切實提高瞭玉米品種識彆率.
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