特征加权和模糊聚类算法的植物叶片识别研究

• 作者: 李龙龙 磨莉 舒蕾
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 植物叶片 识别特征 特征贡献 模糊聚类算法 分类器设计
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 49-52,57
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2997字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2020.02.010

摘要

针对当前植物叶片识别正确率低、识别时间长等局限性,为了获得更好的植物叶片识别结果,提出了基于特征加权和模糊聚类算法的植物叶片识别方法.首先采用传感器对植物叶片图像进行采集,并对图像进行预处理,其次提取植物叶片识别特征,采用人工鱼群算法确定植物叶片识别特征权值,最后根据特征加权结果对植物叶片识别样本进行处理,通过模糊聚类算法实现植物叶片分类和识别,最在MATLAB 2017平台上的仿真测试.结果 表明,文中方法可以正确识别各类植物叶片,植物叶片识别正确率高,误识率远远小于其它植物叶片识别方法,验证了文中方法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李龙龙		7	14	3.0	3.0
2	舒蕾		17	12	2.0	2.0
3	磨莉		11	15	2.0	3.0