基于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水稻病害識(shí)別算法研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：422 K
標(biāo)簽： 水稻病害識(shí)別 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 自適應(yīng)遺傳算法
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文檔介紹：結(jié)合圖像處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)水稻的3種最常見病害(即稻瘟病、白葉枯病和細(xì)菌性條斑病)進(jìn)行識(shí)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(duì)病理外在表現(xiàn)提取和優(yōu)化病斑特征。接著，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)根據(jù)優(yōu)化后的特征來(lái)識(shí)別不同種類的水稻病害。最后，利用模擬退火算法結(jié)合自適應(yīng)遺傳算法，為BP算法選擇合適的初始參數(shù)，以尋求最優(yōu)解，改進(jìn)分類模型。結(jié)果表明，改進(jìn)后的NAGSA-BP算法具有較高的水稻病害識(shí)別準(zhǔn)確率，具有可行性，且與傳統(tǒng)的人工檢測(cè)方法相比更加準(zhǔn)確和高效。
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