【摘 要】
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提出了一种基于主成分分析优化（PCA）及竞争性神经网络（LVQ）的番茄种子品种识别方法,对番茄品种识别技术与算法进行了研究,提取了番茄种子的几何特征、纹理特征和7个不变矩特征,通
【机 构】
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北京农业智能装备技术研究中心,国家农业智能装备技术研究中心,中国农业大学信电学院
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提出了一种基于主成分分析优化（PCA）及竞争性神经网络（LVQ）的番茄种子品种识别方法,对番茄品种识别技术与算法进行了研究,提取了番茄种子的几何特征、纹理特征和7个不变矩特征,通过主成分分析选取了4个主成分作为人工神经网络的输入,对黑迪、红迪、佳粉十八、金迪、丘比特5个品种进行了LVQ神经网络品种识别试验。试验结果表明,竞争层节点数目为20,训练次数为96时每粒种子识别的平均耗时最短,识别准确率最高,分别为0.2 s、90.5%,基于机器视觉的番茄种子品种识别与检测方法是可行的。
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