基于遗传算法的番茄缺素叶片图像特征选择

• 作者: 徐贵力 毛罕平 程月华
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 特征项的选择 遗传算法 番茄 叶片 图像
• 年，卷（期）: 2003,（11）
• 所属期刊栏目: 工程应用技术与实现
• 页码范围: 129-131
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3902字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2003.11.051

摘要

在基于计算机视觉技术对无土栽培番茄营养元素缺乏智能识别研究中,如何选择出对缺素叶片分类能力强的特征项组合是识别诊断面临的关键问题,文章利用遗传算法对提取的缺索叶片图像众多颜色和纹理特征项进行优化选择,以达到诊断识别用的信息最优,实验表明,经过优化的特征组合明显优于人工选择的特征组合分类能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毛罕平	江苏大学机械工程学院	235	4472	37.0	54.0
2	徐贵力	南京航空航天大学自动化学院	77	1137	16.0	32.0
3	程月华	南京航空航天大学自动化学院	46	346	9.0	17.0