自组织特征映射网络在储粮害虫分类中的应用
자조직특정영사망락재저량해충분류중적응용
Application of Self—organizing Feature Map Neural Network in the Classification of Stored—grain Pests
  • 万方数据
    农机化研究 농궤화연구
    JOURNAL OF AGRICULTURAL MECHANIZATION RESEARCH
    2009年 4期 184-186 ,共3页

    卢军%王贤锋%赵立飞

    로군%왕현봉%조립비

    自组织特征映射%神经网络%粮仓害虫%分类识别 自組織特徵映射%神經網絡%糧倉害蟲%分類識彆
    자조직특정영사%신경망락%량창해충%분류식별
    综合利用计算机视觉技术和自组织神经网络技术,实现了对粮仓害虫的无损检测.通过对粮仓害虫图像的CCD图像预处理,提取了近十个几何特征参数,并通过优化选取其中6个参数输入神经网络进行训练.仿真结果表明,训练网络对粮仓4类常见害虫的识别率达到了91.7%,得到了较好的识别结果.
    종합이용계산궤시각기술화자조직신경망락기술,실현료대량창해충적무손검측.통과대량창해충도상적CCD도상예처리,제취료근십개궤하특정삼수,병통과우화선취기중6개삼수수입신경망락진행훈련.방진결과표명,훈련망락대량창4류상견해충적식별솔체도료91.7%,득도료교호적식별결과.
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