摘要
为了提高脱绒棉种品种识别的准确率,提出了基于BP神经网络的非线性识别方法。该文以新路早36、中棉50、惠远710等3个品种为研究对象,基于图像处理技术提取了脱绒棉种的颜色和形状特征参数,后又通过对特征参数进行单因素分析选取了差别较明显的9个特征参数参与网络的训练,提高了训练速度。经训练比较得出,当训练目标为0.02,训练次数为3000,隐含层的结点数为12时,模型的训练误差最小。经过对测试集进行测试,得出综合测试准确率为90%,证明了该方法是可行的,提高了脱绒棉种的识别准确率。该研究可为其他粒状种子品种识别提供参考。
为了提高脱绒棉种品种识别的准确率,提出了基于BP神经网络的非线性识别方法。该文以新路早36、中棉50、惠远710等3个品种为研究对象,基于图像处理技术提取了脱绒棉种的颜色和形状特征参数,后又通过对特征参数进行单因素分析选取了差别较明显的9个特征参数参与网络的训练,提高了训练速度。经训练比较得出,当训练目标为0.02,训练次数为3000,隐含层的结点数为12时,模型的训练误差最小。经过对测试集进行测试,得出综合测试准确率为90%,证明了该方法是可行的,提高了脱绒棉种的识别准确率。该研究可为其他粒状种子品种识别提供参考。
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第S2期265-269,共5页
Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering
基金
Funded by National Nature Science Foundation of China(No31260290)
关键词
神经网络
特征参数提取
识别
品种
脱绒棉种
neural networks
characterization
identification
varieties
delinted cottonseeds
