果實蠅屬昆蟲危害水果和蔬菜,造成產(chǎn)量下降,影響對外貿(mào)易,對其識別是檢疫工作中的重要部分,現(xiàn)有的人工辨識方法受時間、知識等因素影響不能準確、有效辨識。提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的果實蠅分類方法,采用幾何形態(tài)測量學中的標記點法對果蠅翅進行特征提取,通過方差分析確定了用于果蠅鑒定的11個主特征,建立3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,結(jié)合Levenberg-Marquardt BP訓練函數(shù)對數(shù)據(jù)集進行訓練,得到完整的可用于果實蠅分類的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。實驗表明,該方法能夠?qū)嵪夁M行有效的辨識,對桔小實蠅、瓜實蠅、具條實蠅和南亞果實蠅等高風險果實蠅辨識的準確率分別是90.0%、93.3%、90.0%和96.7%,總體準確率為92.5%,具有良好的應用前景。

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相關(guān)博士學位論文 前3條

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本文編號：2812052