基于改进投影寻踪技术和模糊神经网络的未受精种蛋检测模型

• 作者: 关海鸥 左豫虎 杜松怀 许少华
• 来源期刊: 江苏大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 种蛋检测 投影寻踪 量子遗传算法 模糊神经网络 特征提取
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 171-177
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6065字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7775.2013.02.009

摘要

考虑基于计算机视觉技术的未受精种蛋无损检测中特征参数之间关系的复杂性和模糊性等因素,提出了一种基于改进投影寻踪模型和模糊神经网络相结合,作为种蛋是否受精品质归属的决策系统.利用量子投影寻踪技术对种蛋图像的复杂形状特征向量进行提取降维,给出了计算最佳投影方向的一种改进量子遗传算法；并且利用模糊神经网络的自动学习决策推理规则,实现了种蛋是否受精品质归属的无损检测.结果表明:该模型速度快且稳定,精度高且鲁棒性好,简单易于实现,精度达到99.37％,满足实际检测要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	左豫虎	黑龙江八一农垦大学农学院	109	899	16.0	25.0
2	杜松怀	中国农业大学信息与电气工程学院	94	679	14.0	22.0
3	许少华	东北石油大学计算机与信息技术学院	52	329	11.0	15.0
4	关海鸥	中国农业大学信息与电气工程学院	52	332	10.0	15.0