【摘 要】
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该文选择河南省推广的八个优质强筋小麦品种作为研究对象,应用计算机图像处理和神经网络技术对小麦品种的快速识别进行了初步探讨.在分析特征值的基础上,建立了神经网络识别
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该文选择河南省推广的八个优质强筋小麦品种作为研究对象,应用计算机图像处理和神经网络技术对小麦品种的快速识别进行了初步探讨.在分析特征值的基础上,建立了神经网络识别模型.结果表明,神经网络中,自组织竞争网络最适用于小麦品种的识别;应用所建立的模型,小麦整体品种识别的正确率高达100﹪;利用单粒小麦与豫表34的颜色矩阵的相似性进行小麦品种识别时,所选品种的籽粒与豫麦34籽粒的B值矩阵相关系数为0.891～0.970,因此识别效果不好;利用小麦完整籽粒的差异对小麦籽粒进行识别时,对两个品种的混合小麦进行识别,识别正确率为72﹪～91﹪;利用小麦横切面的差异识别小麦品种时,比对完整籽粒的识别效果稍好,其识别正确率为81﹪～95﹪.
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