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2022,28
(3)
119-122
改进BP神经网络和特征提取的黄瓜病害识别研究
作 者：
刘坤;刘娜;张娜;师亚楠
单 位：
商洛学院人工智能研究中心;丹凤县气象局;商洛市气象局
关键词：
黄瓜叶病害;图像识别;改进BP神经网络;颜色特征;纹理特征
摘 要：
快速、准确地识别黄瓜病害类型,制定防治方案并采取相关措施,是保障黄瓜良好生长的前提条件.为此,该研究提出采用随机梯度下降法的改进BP神经网络结合颜色特征和纹理特征的方法对黄瓜叶病害进行识别.首先,对采集的已归档分类后黄瓜的3种病害图像进行尺寸归一化和数据增强等预处理,其次,通过分析选择RGB图像的R分量、灰度共生矩阵的对比度、熵和能量作为特征提取参数;再次,构建改进的BP网络,运用提取到的特征参数对黄瓜病害叶片进行分类识别.结果表明,采用该方法黄瓜叶病害的识别率可达91.33%,说明该方法能较好地识别病害,具有较好的鲁棒性.
译 名：
Research on Cucumber Leaf Disease Recognition Based on Improved BP Neural Network and Fea-ture Extraction
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