【摘 要】
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为了提高脱绒棉种品种识别的准确率,提出了基于BP神经网络的非线性识别方法.该文以新路早36、中棉50、惠远710等3个品种为研究对象,基于图像处理技术提取了脱绒棉种的颜色和
【机 构】
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中国农业大学工学院,石河子大学机械电气工程学院
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为了提高脱绒棉种品种识别的准确率,提出了基于BP神经网络的非线性识别方法.该文以新路早36、中棉50、惠远710等3个品种为研究对象,基于图像处理技术提取了脱绒棉种的颜色和形状特征参数,后又通过对特征参数进行单因素分析选取了差别较明显的9个特征参数参与网络的训练,提高了训练速度.经训练比较得出,当训练目标为0.02,训练次数为3 000,隐含层的结点数为12时,模型的训练误差最小.经过对测试集进行测试,得出综合测试准确率为90％,证明了该方法是可行的,提高了脱绒棉种的识别准确率.该研究可为其他粒状种子品种识别提供参考.
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