基于多重分形和LVQ神经网络的小麦病害智能识别

作者：张飞云

来源：湖北农业科学, 2013, (07): 1669-1671+1675.

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2013.07.040

• 小麦病害
• 多重分形谱
• 智能识别
• LVQ神经网络 wheat diseases
• multi-fractal spectrum
• smart recognition
• learning vector quantization neural network

针对不同小麦病害有不同的形状特征,利用多重分形分析提取小麦病害图像的8个多重分形谱值作为小麦病害的形状特征参数,并利用这8个特征参数来索引图像数据库作为学习向量量化(LVQ)神经网络的输入,进行样本训练、分类识别。试验结果表明,该算法对小麦病害的识别率可达90.0%以上。

• 单位
  许昌学院