基于BPSO的棉花异性纤维目标特征快速选择方法

针对现有棉花异性纤维目标特征选择方法迭代次数多、速度慢等问题,提出了一种基于改进粒子群优化算法的棉花异性纤维目标特征快速选择方法.使用离散型粒子群优化算法作为特征选择算法,利用支持向量机算法作为分类器对最优特征集进行验证.实验结果表明,在分类准确率与蚁群算法相当的情况下,能减少26％的运行时间.     

离散小波变换和BP神经网络识别玉米种子纯度

摘要：为快速有效地识别玉米种子纯度,针对玉米种子图像特征,对其图像处理方法和分类算法进行研究,提出一种基于离散小波变换和BP神经网络玉米种子纯度识别算法。该方法首先提取玉米种子冠部核心区域的RGB颜色模型特征参数,然后对三个色彩分量分别进行二层离散小波变换,提取各频带区域均值作为BP神经网络的输入样本,玉米种子的纯度分类作为神经网络的输出样本。实验结果表明该方法可准确识别玉米纯度并分类,正确识别率达94.5%。