基于BP神经网络模型的果实蝇自动分类系统

• 作者: 唐建军 廖牧鑫 张永红 彭莹琼 殷华 邓泓 黄丽莉
• 来源期刊: 江西农业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 果实蝇分类 鉴定 图像识别
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 土地资源与生态及其它
• 页码范围: 1205-1210
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3408字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13836/j.jjau.2016169

摘要

果实蝇属昆虫危害水果和蔬菜，造成产量下降，影响对外贸易，对其识别是检疫工作中的重要部分，现有的人工辨识方法受时间、知识等因素影响不能准确、有效辨识。提出了一种基于BP神经网络模型的果实蝇分类方法，采用几何形态测量学中的标记点法对果蝇翅进行特征提取，通过方差分析确定了用于果蝇鉴定的11个主特征，建立3层BP神经网络模型，结合Levenberg-Marquardt BP训练函数对数据集进行训练，得到完整的可用于果实蝇分类的BP神经网络。实验表明，该方法能够对实蝇进行有效的辨识，对桔小实蝇、瓜实蝇、具条实蝇和南亚果实蝇等高风险果实蝇辨识的准确率分别是90.0%、93.3%、90.0%和96.7%，总体准确率为92.5%，具有良好的应用前景。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭莹琼	江西农业大学软件学院	24	108	6.0	10.0
3	唐建军	江西农业大学计算机与信息工程学院	54	769	13.0	26.0
4	张永红		23	33	3.0	4.0
5	殷华	江西农业大学软件学院	21	44	4.0	6.0
6	黄丽莉	江西出入境检验检疫局综合技术中心	16	52	5.0	6.0
7	廖牧鑫	江西农业大学计算机与信息工程学院	2	5	1.0	2.0