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基于BP神经网络的水稻卷叶识别
基于BP神经网络的水稻卷叶识别
作者:
段凌凤
祁春节
赵瑞
原文服务方:
南方农业学报
BP神经网络
水稻
卷叶
识别
摘要:
[目的]对水稻卷叶进行分类识别,为研究水稻的抗旱性和实施自动化农业、精准农业提供技术支持.[方法]通过数字图像处理方法提取5个水稻特征数据,即水稻的周长面积比、水稻面积与水稻最小外接矩形的面积比、水稻的计盒维数、水稻面积与水稻凸包的面积比、水稻绿色部分面积占比;运用MATLAB构建BP神经网络,依据水稻特征数据对水稻卷叶进行分类识别.[结果]在提取的5个水稻特征数据中,有助于分类的特征包括水稻的周长与面积比、水稻面积与最小外接矩形面积比及水稻的绿色部分占比3个特征.在300组样本数据的分类中,总体样本分类正确率达96.47%,训练样本分类正确率达96.61%,验证样本分类正确率达96.17%,测试样本分类正确率达96.33%.因此,采用BP神经网络对水稻卷叶的识别程度高达90.00%以上,具有良好的分类效果.[建议]今后应对水稻卷叶的类别多分几类进行识别,还应将BP神经网络对水稻卷叶进行分类识别的过程实现自动化,并广泛应用于水稻的学术研究和现实生产.
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文献信息
篇名
基于BP神经网络的水稻卷叶识别
来源期刊
南方农业学报
学科
关键词
BP神经网络
水稻
卷叶
识别
年,卷(期)
2018,(10)
所属期刊栏目
农业信息技术·农业经济
研究方向
页码范围
2103-2109
页数
7页
分类号
S127
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.2095-1191.2018.10.29
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
祁春节
华中农业大学经济管理学院
348
3815
31.0
43.0
2
段凌凤
华中农业大学工学院
4
21
2.0
4.0
3
赵瑞
华中农业大学经济管理学院
2
6
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2.0
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版权信息
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引证文献(4)
二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
BP神经网络
水稻
卷叶
识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南方农业学报
主办单位:
广西壮族自治区农业科学院
出版周期:
月刊
ISSN:
2095-1191
CN:
45-1381/S
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1964-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
7029
总下载数(次)
0
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