基于优化BP神经网络的水稻病害识别算法研究AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

基于优化BP神经网络的水稻病害识别算法研究
所属分类：技术论文
上传者：aetmagazine
文档大小：422 K
标签：水稻病害识别 BP神经网络自适应遗传算法
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文档介绍：结合图像处理技术和机器学习算法，对水稻的3种最常见病害(即稻瘟病、白叶枯病和细菌性条斑病)进行识别和分类。首先，分割出水稻病害图像中的病斑部分并建立图像集，然后针对病理外在表现提取和优化病斑特征。接着，建立BP神经网络模型来根据优化后的特征来识别不同种类的水稻病害。最后，利用模拟退火算法结合自适应遗传算法，为BP算法选择合适的初始参数，以寻求最优解，改进分类模型。结果表明，改进后的NAGSA-BP算法具有较高的水稻病害识别准确率，具有可行性，且与传统的人工检测方法相比更加准确和高效。
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