基于计算机视觉和神经网络技术的烟叶品质智能识别方法

在对烟叶品质进行图像处理过程中,借助MATLAB图像处理工具箱和神经网络技术,对各种类型的烟叶的数字图像进行计算机视觉分析,包括边缘检测、轮廓提取、用图像工具箱抽取烟叶数字图像特征,将待测烟叶样本与标准烟叶样本进行自适应学习训练,最后达到自动识别待测烟叶样本的品质的智能评定,由此推进烟叶生产过程的技术创新。

外部不经济水平自适应演化过程仿真

行为外部不经济水平初态无序且邻域耦合的社会成员形成的一维点阵模型,当每个社会成员行为外部不经济水平演化的下一步其结构参数的取值,随着其对称邻域中诸社会成员的这一步的最可几取值而变异时,经过多步仿真演化,社会成员的行为外部不经济水平将趋于分区同步稳定态;系统的熵在此过程中递减(有序化);不同的无序初态会演化出不同的最终分区同步稳定态,但这分区个数的可能值,小于或等于一维点阵尺度与耦合邻域尺度之比;在不对称邻域耦合情形下,一维点阵系统最终趋于所有行为外部不经济水平函数同构的单相系。