黑龙江省青年科学基金(QC2010077)
- 作品数：2 被引量：6H指数：1
- 相关作者：沈维政谭克竹纪楠王艳更多>>
- 相关机构：东北农业大学更多>>
- 发文基金：黑龙江省青年科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于遗传神经网络的大豆叶片病斑图像分割技术研究被引量：1
- 2013年
- 针对作物叶部病斑区域图像边界模糊和不确定性等因素,以大豆病叶为对象,提出采用遗传神经网络对叶片病斑进行分割的方法,引入遗传算法优化神经网络的权值和阈值,提高了网络训练速度,避免了传统BP算法的局部最小值。通过对大豆灰斑病病斑图像分割的实验表明,该方法速度快且稳定性好,精度高且鲁棒性好。
- 沈维政王艳纪楠
- 关键词：图像分割大豆神经网络
- 基于BP神经网络的大豆叶片病害诊断模型的研究被引量：5
- 2013年
- 本文以大豆叶片为研究对象,主要针对大豆灰斑病、霜霉病和细菌性斑点病进行诊断。首先,在东北农业大学教育部大豆生物学重点实验室的实验基地培育灰斑病、霜霉病和细菌性斑点病的纯正样本,然后通过对病斑特征的分析,确定病斑特征与病害种类的关系,建立大豆叶片病害的BP神经网络诊断模型。测试结果表明,针对轻度病害,灰斑病、霜霉病、细菌性斑点病和其它病害的识别精度分别为88.75%,87.50%,87.50%,85.00%;中度病害识别精度分别为91.25%,90.00%,91.25%,88.75%;重度病害识别精度分别为93.75%,92.50%,93.75%,92.50%。
- 谭克竹沈维政
- 关键词：病害诊断BP神经网络大豆叶片
