广东药学院学报
廣東藥學院學報
엄동약학원학보
ACADEMIC JOURNAL OF GUANGDONG COLLEGE OF PHARMACY
2013年
6期
631-635
,共5页
余晓%林海丹%彭新宇%翟海云%崔成富
餘曉%林海丹%彭新宇%翟海雲%崔成富
여효%림해단%팽신우%적해운%최성부
BP神经网络%模式识别%特征提取%纹理特征%违禁药物%显微图像
BP神經網絡%模式識彆%特徵提取%紋理特徵%違禁藥物%顯微圖像
BP신경망락%모식식별%특정제취%문리특정%위금약물%현미도상
BP artificial neural network%pattern recognition%feature extraction%texture feature%illegal drugs%microscopic images
目的 以人工神经网络和模式识别技术为基础,对动物饲料中常添加的违禁西药进行了自动识别与分类.方法 对违禁药物的显微图像进行预处理、图像分割,并提取纹理特征.根据提取的特征应用BP人工神经网络完成对5种违禁药品(呋喃妥因、呋喃唑酮、呋喃它酮、氯霉素、扑热息痛)的识别分类.结果 该算法不仅能快速识别出上述5种违禁药品,且准确度比较高.结论 该方法对于以上5种违禁药品能得到满意的识别结果.
目的 以人工神經網絡和模式識彆技術為基礎,對動物飼料中常添加的違禁西藥進行瞭自動識彆與分類.方法 對違禁藥物的顯微圖像進行預處理、圖像分割,併提取紋理特徵.根據提取的特徵應用BP人工神經網絡完成對5種違禁藥品(呋喃妥因、呋喃唑酮、呋喃它酮、氯黴素、撲熱息痛)的識彆分類.結果 該算法不僅能快速識彆齣上述5種違禁藥品,且準確度比較高.結論 該方法對于以上5種違禁藥品能得到滿意的識彆結果.
목적 이인공신경망락화모식식별기술위기출,대동물사료중상첨가적위금서약진행료자동식별여분류.방법 대위금약물적현미도상진행예처리、도상분할,병제취문리특정.근거제취적특정응용BP인공신경망락완성대5충위금약품(부남타인、부남서동、부남타동、록매소、복열식통)적식별분류.결과 해산법불부능쾌속식별출상술5충위금약품,차준학도비교고.결론 해방법대우이상5충위금약품능득도만의적식별결과.
