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基于贝叶斯正则化BP网络的粮虫分类识别研究

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【作者】 沈国峰程筱胜戴宁崔海华

【Author】 SHEN Guo-feng et al(Institute of Electrical and Mechanical,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing,Jiangsu 210016)

【机构】 南京航空航天大学机电学院

【摘要】 以粮虫为对象,研究了利用数字图像处理技术与BP神经网络技术实现分类识别的方法。首先对4类常见粮虫进行图像采集、预处理及特征提取,然后将提取到的9个形态学特征参数作为神经网络的输入参数,对应的粮虫类别代号作为输出参数,建立BP神经网络,并在网络学习过程中采用贝叶斯正则化优化算法对其进行改进。最后通过仿真试验表明:该方法在粮虫识别算法中收敛速度快,预测精度高,稳定性好,泛化能力优,从而证实了该方法在实际应用中的可行性。

【基金】 国家科技支持计划项目(2009BAI81B02);江苏省电子商务省级重点实验室开放课题(2011-JS-DZSW-01);中央高校南航科研基本业务项目(56XAA12010)
【所属期刊栏目】 农业信息科学 (2012年34期)
  • 【DOI】10.13989/j.cnki.0517-6611.2012.34.110
  • 【分类号】S379.5
  • 【被引频次】3
  • 【下载频次】54
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