| 基于優化BP神經網絡的水稻病害識別算法研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：422 K | |
| 標簽： 水稻病害識別 BP神經網絡 自適應遺傳算法 | |
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| 文檔介紹：結合圖像處理技術和機器學習算法，對水稻的3種最常見病害(即稻瘟病、白葉枯病和細菌性條斑病)進行識別和分類。首先，分割出水稻病害圖像中的病斑部分并建立圖像集，然后針對病理外在表現提取和優化病斑特征。接著，建立BP神經網絡模型來根據優化后的特征來識別不同種類的水稻病害。最后，利用模擬退火算法結合自適應遺傳算法，為BP算法選擇合適的初始參數，以尋求最優解，改進分類模型。結果表明，改進后的NAGSA-BP算法具有較高的水稻病害識別準確率，具有可行性，且與傳統的人工檢測方法相比更加準確和高效。 | |
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