基于遗传神经网络的大豆叶片病斑图像分割技术研究

• 作者: 沈维政 王艳 纪楠
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 叶片病斑 大豆 神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 控制理论与应用
• 页码范围: 11-14,23
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 2428字
• 语种: 中文

摘要

针对作物叶部病斑区域图像边界模糊和不确定性等因素,以大豆病叶为对象,提出采用遗传神经网络对叶片病斑进行分割的方法,引入遗传算法优化神经网络的权值和阈值,提高了网络训练速度,避免了传统BP算法的局部最小值.通过对大豆灰斑病病斑图像分割的实验表明,该方法速度快且稳定性好,精度高且鲁棒性好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈维政	东北农业大学电气与信息学院	34	320	11.0	16.0
2	王艳	东北农业大学电气与信息学院	11	17	3.0	3.0
3	纪楠	东北农业大学电气与信息学院	2	12	1.0	2.0