概率神经网络在玉米叶部病害识别中的应用

• 作者: 王兰英 陈丽
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 玉米 叶部病害 特征提取 遗传算法 概率神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 新技术应用
• 页码范围: 145-148
• 分类号: TP183|S435.131
• 字数: 2810字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-188X.2011.06.038

摘要

根据锈病、灰斑病、小斑病、褐斑病和弯孢菌叶斑病等5种主要玉米叶部病害的特点,提出了一种基于图像处理技术和概率神经网络技术的玉米叶部病害识别方法.首先,对田间采集的玉米叶部病害图像样本进行去噪处理、图像分割和特征提取;然后,利用遗传算法优化选择出4个独立、稳定性好、分类能力强的分类特征;最后,提取目标对象的特征向量作为输入向量,由概率神经网络(PNN)分类器识别病害类别,平均正确识别率为90.4%,高于BP神经网络.试验结果表明了该方法的有效性,可为田间作物病虫害的快速智能诊断提供借鉴.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈丽	河北农业大学机电工程学院	27	276	9.0	16.0