基于自适应布谷鸟与反向传播协同搜索的病害识别系统

• 作者: 杨世凤 王秀清 陈琪
• 来源期刊: 天津科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 协同搜索 自适应步长 特征提取
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 信息科学与技术
• 页码范围: 69-73
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4075字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13364/j.issn.1672-6510.20190008

摘要

为实现番茄病害快速诊断识别,提出了一种基于自适应布谷鸟搜索算法(cuckoo search,CS)与反向传播(back propagation,BP)协同搜索的病害识别算法(ASCS-BPCA).首先,该算法将全局搜索能力强的CS与BP中反向传播算法结合,协同搜索最优识别参数,并在此基础上引入自适应调节步长机制加快布谷鸟搜索算法收敛速度.然后,以3种番茄病害(灰霉病、白粉病和晚疫病)叶片及正常叶片为研究对象,提取病斑特征集构建ASCS-BPCA病害识别模型,与标准CS-BP网络进行结果对比分析.仿真结果表明:ASCS-BPCA网络平均正确识别率达90％以上,优于同等条件下CS-BP算法,且更加稳定高效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨世凤	天津科技大学电子信息与自动化学院	97	1193	16.0	32.0
2	王秀清	天津科技大学电子信息与自动化学院	27	190	8.0	12.0
3	陈琪	天津科技大学电子信息与自动化学院	2	2	1.0	1.0