本文關(guān)鍵詞： 多特征 歐氏距離 D-S證據(jù)理論 方差　出處：《電子測量與儀器學(xué)報(bào)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對單一特征在識別油菜病害上存在的局限性,提出一種基于D-S證據(jù)理論融合多特征的油菜病害識別方法。首先對預(yù)處理后的油菜圖片提取顏色矩、顏色共生矩陣兩種特征,通過歐氏距離來構(gòu)建D-S證據(jù)理論所必需的基本概率分配(BPA),最后運(yùn)用D-S證據(jù)組合規(guī)則進(jìn)行決策級融合,依據(jù)決策條件輸出最終分類識別結(jié)果。針對存在最終識別結(jié)果被誤識別為不確定問題,通過引入方差來對決策方法進(jìn)行改進(jìn),避免了這一現(xiàn)象的產(chǎn)生。利用該方法在采集到的油菜樣本上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),取得了97.09%的識別率。實(shí)驗(yàn)表明,該方法能有效提高油菜病害識別率。
[Abstract]:Aiming at the limitation of single feature in rapeseed disease identification, a new method of rapeseed disease identification based on D-S evidence theory fusion was proposed. Firstly, the color moment and color-co-occurrence matrix were extracted from the pre-treated rape image. The basic probability distribution necessary for D-S evidence theory is constructed by Euclidean distance. Finally, the decision level fusion is carried out by using D-S evidence combination rule. According to the decision condition, the final classification recognition result is outputted. In view of the problem that the final recognition result is misidentified as uncertainty, the variance is introduced to improve the decision making method. The method was used to test the rape samples and the recognition rate of 97.09% was obtained. The experiment shows that the method can effectively improve the recognition rate of rape diseases.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院;合肥工業(yè)大學(xué)情感計(jì)算與先進(jìn)智能機(jī)器安徽省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：安徽省自然科學(xué)基金(1408085MKL16) 國家自然科學(xué)基金(614320040,61672202) 國家自然科學(xué)青年基金(61300119,61502141)資助項(xiàng)目
【分類號】：S435.654;TP391.41

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本文編號：1540094