D-S证据理论融合多特征的油菜病害识别方法

• 作者: 卜翔宇 徐小兵 沈明玉 胡敏 许良凤
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多特征 欧氏距离 D-S证据理论 方差
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 58-65
• 页数: 8页
• 分类号: TP391|TN911
• 字数: 5186字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.2017.01.009

摘要

针对单一特征在识别油菜病害上存在的局限性,提出一种基于D-S证据理论融合多特征的油菜病害识别方法.首先对预处理后的油菜图片提取颜色矩、颜色共生矩阵两种特征,通过欧氏距离来构建D-S证据理论所必需的基本概率分配(BPA),最后运用D-S证据组合规则进行决策级融合,依据决策条件输出最终分类识别结果.针对存在最终识别结果被误识别为不确定问题,通过引入方差来对决策方法进行改进,避免了这一现象的产生.利用该方法在采集到的油菜样本上进行实验,取得了97.09％的识别率.实验表明,该方法能有效提高油菜病害识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许良凤	合肥工业大学计算机与信息学院	41	320	10.0	16.0
5	胡敏	合肥工业大学计算机与信息学院	116	1456	20.0	34.0
9	沈明玉	合肥工业大学计算机与信息学院	55	302	10.0	14.0
10	卜翔宇	合肥工业大学计算机与信息学院	1	3	1.0	1.0
14	徐小兵	合肥工业大学计算机与信息学院	1	3	1.0	1.0