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基于改进蚁群算法的棉花异性纤维目标特征选择方法 总被引:4,自引:0,他引:4
为提高基于机器视觉的棉花异性纤维在线分类的精度和速度,提出一种基于改进蚁群算法的棉花异性纤维图像目标特征选择方法。采用初始选择概率预处理方案,设置特征初始概率,降低了冗余特征影响,缩短了算法搜索时间;利用分段变异运算及取优舍劣策略,对棉花异性纤维的颜色、纹理、形状3类特征进行分段变异,避免了算法局部收敛,选出了全局最优特征集。实验结果表明,改进的蚁群算法比基本蚁群算法优化能力更强,搜索时间更短,优化得到的棉花异性纤维特征子集的特征个数比原特征集减少了2/3,分类正确率由84%提高到93%。 相似文献
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棉花是我国的经济型农作物,在我国经济组成中占据较大比例。异质性纤维含量检查是检查棉花质量的方式。文章主要对如何做好棉花异性纤维含量检验进行分析,希望可以给相关人员提供参考。 相似文献
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为缩小拖拉机转向梯形机构设计参数与理想状态的误差,提出一种改进的实数遗传算法进行拖拉机转向梯形机构优化研究.首先,分析拖拉机转向梯形的理论模型,推导出拖拉机转向梯形机构优化模型;其次,提出了一种改进的实数遗传算法,克服了迭代过程中新生子代位置限制的缺陷,提高了优化算法沿最优适用方向的均匀进化能力;最后,选取铁牛60拖拉... 相似文献
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基于改进边缘分割算法的幼苗信息提取 总被引:1,自引:0,他引:1
优化特征空间和改进分割算法是利用面向对象技术准确获取幼苗信息的关键,也是高空间分辨率数据提取目标地物信息迫切需要解决的问题。研究了在多光谱影像进行去噪声处理基础上,采用改进的基于边缘的算法进行影像分割,同时选取纹理、形状、光谱特征构建特征空间,实现幼苗信息提取的方法。结果表明,该方法对幼苗信息提取的总精度达86%,比传统技术提高了12%,KAPPA系数达0.814 5,比传统技术提高了0.115 9。该方法可以对幼苗信息进行准确快速提取,能够为生产或管理部门进行准确监测和决策提供依据,对未来造林情况进行预测和评价有重要意义。 相似文献
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基于遗传算法和遗传神经网络算法的堆石料参数反演分析研究 总被引:1,自引:0,他引:1
面板堆石坝应力变形计算过程相当费时费力,如果直接调用有限元计算程序进行反演计算,难度相当大,效率也非常低.利用遗传算法优化BP神经网络权值与阈值,建立遗传神经网络模型代替堆石坝的有限元计算程序以提高反演计算效率,同时利用遗传优化算法全局搜索功能寻找使遗传神经网络模拟值和实测值之间误差最小的最优参数组,并通过MATLAB实现基于遗传算法和遗传神经网络算法的堆石料参数反演分析,反演结果表明该算法能够很好地提高反分析效率及准确性. 相似文献
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基于改进Hu矩和遗传神经网络的稻飞虱识别系统 总被引:3,自引:0,他引:3
针对稻飞虱识别实时性差和BP神经网络分类有一定误差的问题,设计了1种基于DSP硬件平台和遗传神经网络算法的稻飞虱识别系统.系统硬件以AT89S52单片机控制拍摄移动装置,以DM6437处理器作为算法处理平台;系统软件设计主要包括基于改进Hu矩的特征值提取和基于遗传算法优化神经网络的识别算法.系统通过CCD摄像机拍摄稻飞虱视频信号传送到DSP识别系统,从中提取图像,识别图像中的稻飞虱.实验对稻飞虱、水蝇和潜蝇等80个样本进行了训练和测试,结果表明遗传神经网络对稻飞虱的正确识别率达到90%. 相似文献