安徽农业科学

2012, v.40;No.395(34) 16914-16917

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基于贝叶斯正则化BP网络的粮虫分类识别研究
Classification of Stored-grain Pests Based on BP Network with Bayesian Regularization

沈国峰;程筱胜;戴宁;崔海华;

摘要(Abstract):

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。

关键词(KeyWords): 粮虫;图像处理;BP神经网络;贝叶斯正则化

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 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)

作者(Author): 沈国峰;程筱胜;戴宁;崔海华;

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