版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、種子純度是指在供檢種子樣本中,純種種子數(shù)占供檢樣本總數(shù)的比例,它是反映種子質(zhì)量的重要參數(shù),是評(píng)定種子等級(jí)的主要依據(jù)。近年來(lái),隨著玉米種子雜交技術(shù)的廣泛應(yīng)用,玉米種子的品種越來(lái)越多,類(lèi)間相似性越來(lái)越大,混雜現(xiàn)象日趨嚴(yán)重,導(dǎo)致品種區(qū)分越來(lái)越困難。進(jìn)行玉米種子純度檢驗(yàn)是減少玉米種子混雜,保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的一個(gè)根本途徑。傳統(tǒng)的玉米種子純度檢測(cè)方法存在著鑒定時(shí)間長(zhǎng)、人員依賴(lài)性強(qiáng)、對(duì)種子具有破壞性等缺點(diǎn)。
本文主要針對(duì)玉米種子純度識(shí)別方面的問(wèn)
2、題,提出一種基于小波變換和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的玉米種子純度識(shí)別算法。以雜交玉米品種山農(nóng)8號(hào),農(nóng)大108,鄭單958、魯單984等種子為研究對(duì)象,利用機(jī)器視覺(jué)、數(shù)字圖像處理、小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能檢測(cè)方法,進(jìn)行了以下研究:⑴完善了基于機(jī)器視覺(jué)的玉米種子純度檢測(cè)系統(tǒng),并設(shè)計(jì)了一種玉米種子直立擺放裝置,將批量玉米種子一次性準(zhǔn)確定位直立擺放。配合玉米種子純度檢測(cè)系統(tǒng),對(duì)玉米種子冠部圖像進(jìn)行批量圖像采集。⑵分別提取玉米種子冠部核心區(qū)域的RGB顏色模型
3、特征參數(shù),然后對(duì)三個(gè)色彩分量分別進(jìn)行二層二維離散小波變換,將玉米種子冠部圖像R、G、B三維向量細(xì)節(jié)差異分解成為18維特征向量,放大了樣本之間的色彩特征細(xì)節(jié)差異。使得從玉米種子冠部圖像小波分析數(shù)據(jù)中提取的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本能夠更好地反映樣本特征,從而保障玉米種子純度識(shí)別的準(zhǔn)確性。⑶在玉米種子純度識(shí)別網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)時(shí),對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化,提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)收斂速度,提高了識(shí)別效率。采用結(jié)構(gòu)為輸入層18個(gè)神經(jīng)元,隱含層6個(gè)神經(jīng)元,輸出層2個(gè)神
4、經(jīng)元,訓(xùn)練函數(shù)使用有動(dòng)量和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的梯度下降函數(shù)traingdx,中間層神經(jīng)元的激活函數(shù)為S形正切函數(shù)tansig,輸出層神經(jīng)元激活函數(shù)使用S形對(duì)數(shù)函數(shù)logsig的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)經(jīng)離散小波變換后的玉米種子圖像特征數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別。⑷采用本文算法,對(duì)常見(jiàn)商業(yè)玉米品種山農(nóng)8號(hào),農(nóng)大108,鄭丹958、魯單984等種子純度進(jìn)行識(shí)別,識(shí)別準(zhǔn)確率分別可以達(dá)到96.4%、95.9%、96.1%、96.0%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法可準(zhǔn)確識(shí)別玉米純度
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于小波變換和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦電特征波識(shí)別.pdf
- 基于小波變換和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別研究.pdf
- 基于小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心電圖分類(lèi)識(shí)別研究.pdf
- 基于小波變換和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PCA人臉識(shí)別方法研究.pdf
- 基于小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車(chē)牌識(shí)別算法研究.pdf
- 基于小波變換和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電能質(zhì)量擾動(dòng)分類(lèi).pdf
- 基于小波變換和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像壓縮方法研究.pdf
- 基于小波變換和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的表情識(shí)別研究.pdf
- 基于Gabor小波變換和矩變換的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù).pdf
- 基于小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)研究.pdf
- 基于小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的研究.pdf
- 基于小波變換與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指紋識(shí)別算法.pdf
- 基于小波與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別研究.pdf
- 21757.基于小波變換和bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感影像分類(lèi)研究
- 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別.pdf
- 基于小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音增強(qiáng)算法研究.pdf
- 基于小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究.pdf
- 基于小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)的心電信號(hào)識(shí)別算法的研究.pdf
- 基于小波技術(shù)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指紋識(shí)別研究.pdf
- 基于ICA和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論