【摘 要】
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针对农业生产者不能及时、正确识别小麦病害的问题,提出了一种基于投票策略的病害识别方法。采用筛选出的8个颜色特征作为病害识别时的输入向量,3个初始权值和阈值不同的BP神
【机 构】
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郑州轻工业学院计算机与通信工程学院
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针对农业生产者不能及时、正确识别小麦病害的问题,提出了一种基于投票策略的病害识别方法。采用筛选出的8个颜色特征作为病害识别时的输入向量,3个初始权值和阈值不同的BP神经网络作为识别模型对小麦白粉病、条锈病、叶锈病识别,以投票的方式决定病害类别,并通过3个预测值的方差得到可信度参数,将可信度参数作为衡量识别结果正误的指标。实验结果表明,投票策略的方法可以提高病害识别准确率,可信度参数用来评估识别结果的正误很可靠。本研究可以满足农业生产过程中的实际需求,为农田小麦病害识别提供了有效分析手段。
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