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针对不同小麦病害有不同的形状特征,利用多重分形分析提取小麦病害图像的8个多重分形谱值作为小麦病害的形状特征参数,并利用这8个特征参数来索引图像数据库作为学习向量量化(LVQ)神经网络的输入,进行样本训练、分类识别。试验结果表明,该算法对小麦病害的识别率可达90.0%以上。
基于多重分形和LVQ神经网络的小麦病害智能识别
【摘 要】
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针对不同小麦病害有不同的形状特征,利用多重分形分析提取小麦病害图像的8个多重分形谱值作为小麦病害的形状特征参数,并利用这8个特征参数来索引图像数据库作为学习向量量化(LVQ)神经网络的输入,进行样本训练、分类识别。试验结果表明,该算法对小麦病害的识别率可达90.0%以上。
【机 构】
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许昌学院电气信息工程学院
【出 处】
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湖北农业科学
【发表日期】
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2013年07期
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