基于GA-BP神经网络的温室番茄病害诊断

为了提高温室番茄病害自动识别率,采用P2P无线网络摄像机定点远程监控与数码相机采集设备相结合的方法获取材料,通过分治中值滤波算法和分水岭算法分离复杂背景下的叶片并提取病斑,提取病斑特征参数并最终选择6个颜色参数、4个形状参数、3个纹理参数,改进传统的差反向传播(error back propagation,简称BP)算法,建立遗传算法优化的误差反向传播(genetic algorithm error back propagation,简称GA-BP)番茄病害识别模型。结果表明,GA-BP模型能快速有效地识别番茄叶片病害,对番茄早疫病、晚疫病、叶霉病的识别率分别达到92.50%、91.25%、95.50%。该模型解决了BP神经网络收敛速度慢、寻优不精确的问题,高效地实现了温室番茄病害的诊断。