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提出一种基于学习矢量量化(LVQ)神经网络的计算机植物种类识别新方法.使用2-D不变矩、多尺度2-D Gabor滤波器等多种方法分别提取了叶片的几何特征和纹理特征,应用LVQ神经网络识别植物种类.实验结果表明,该方法对植物种类的识别效率较高.
基于LVQ神经网络的植物种类识别
【摘 要】
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提出一种基于学习矢量量化(LVQ)神经网络的计算机植物种类识别新方法.使用2-D不变矩、多尺度2-D Gabor滤波器等多种方法分别提取了叶片的几何特征和纹理特征,应用LVQ神经网络
【机 构】
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吉林财税高等专科学校信息系,东北师范大学计算机学院
【出 处】
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吉林大学学报(理学版)
【发表日期】
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2007年03期
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