基于BP网络的小麦腥黑穗病害分类诊断

• 作者: 李敏 王张 袁之报 邓继忠 黄华盛
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 小麦腥黑穗病 BP网络 分类
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 图像·编码与软件
• 页码范围: 10-12
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2990字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-7820.2011.12.004

摘要

将图像分析与模式识别技术应用于小麦腥黑穗病害图像的分类诊断,对于提高出入境植物病害检验检疫工作的自动化程度具有实际意义。文中在分析了小麦网腥、印度腥和矮腥等3种病害孢子图像的形状和纹理特征后,选择了描述孢子的长轴、短轴、等价椭圆短轴、面积、周长及惯性矩等6个典型特征,设计了一个具有6个输入向量、4个输出向量的BP神经网络小麦病害分类器,用于对这3种病害图像进行分类诊断。经初步试验,对33个测试样本的正确识别率达到81.8%,表明该分类器具有较高的精度,能够完成这3种病害的分类诊断任务

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李敏	华南农业大学工程学院	97	670	15.0	22.0
2	邓继忠	华南农业大学工程学院	43	308	8.0	15.0
3	袁之报	海南出入境检验检疫局热带植物隔离检疫中心	17	91	4.0	9.0
4	黄华盛	华南农业大学工程学院	7	71	3.0	7.0
5	王张	海南出入境检验检疫局热带植物隔离检疫中心	4	18	3.0	4.0