| 改进BP神经网络和特征提取的黄瓜病害识别研究 |
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| 引用本文： | 刘坤,刘娜,张娜,师亚楠.改进BP神经网络和特征提取的黄瓜病害识别研究[J].安徽农学通报,2022,28(3):119-122. |
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| 作者姓名： | 刘坤 刘娜 张娜 师亚楠 |
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| 作者单位： | 丹凤县气象局,陕西丹凤 726000;商洛市气象局,陕西商洛 726000;商洛学院人工智能研究中心,陕西商洛 726000 |
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| 摘 要： | 快速、准确地识别黄瓜病害类型,制定防治方案并采取相关措施,是保障黄瓜良好生长的前提条件.为此,该研究提出采用随机梯度下降法的改进BP神经网络结合颜色特征和纹理特征的方法对黄瓜叶病害进行识别.首先,对采集的已归档分类后黄瓜的3种病害图像进行尺寸归一化和数据增强等预处理,其次,通过分析选择RGB图像的R分量、灰度共生矩阵的对比度、熵和能量作为特征提取参数;再次,构建改进的BP网络,运用提取到的特征参数对黄瓜病害叶片进行分类识别.结果表明,采用该方法黄瓜叶病害的识别率可达91.33％,说明该方法能较好地识别病害,具有较好的鲁棒性.
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| 关 键 词： | 黄瓜叶病害 图像识别 改进BP神经网络 颜色特征 纹理特征 |
Research on Cucumber Leaf Disease Recognition Based on Improved BP Neural Network and Fea-ture Extraction |
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| LIU Kun,LIU Na,ZHANG Na,SHI Yanan.Research on Cucumber Leaf Disease Recognition Based on Improved BP Neural Network and Fea-ture Extraction[J].Auhui Agricultural Science Bulletin,2022,28(3):119-122. |
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| Authors: | LIU Kun LIU Na ZHANG Na SHI Yanan |
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