数字农科院2.0

基于主成分分析和BP神经网络的蚕蛹分类方法

文献类型: 中文期刊

作者: 梁培生;孙辉;张国政;方瑷;周二杰

作者机构:

关键词: 机器视觉;蚕蛹;主成分分析;BP神经网络;分类

期刊名称:江苏农业科学

ISSN: 1002-1302

年卷期: 2016 年 44 卷 10 期

页码: 428-430+582

收录情况: 北大核心

摘要: 为探究快速、无损进行蚕蛹雌雄分类的可行性,利用机器视觉技术对蚕蛹图像进行获取,应用主成分分析法结合BP人工神经网络方法进行分析识别。首先,对所得图像进行灰度化、滤波去噪、二值化、特征提取等预处理,再应用主成分分析法得到包含蚕蛹88.94%特征信息的4个主成分,将其作为BP神经网络的输入变量,对应的蚕蛹性别作为输出。建立1个BP神经网络的识别模型,该模型对于蚕蛹分类的准确率达到98%,符合我国农业部桑蚕行业的标准。机器视觉结合主成分分析和BP神经网络的方法能够准确进行蚕蛹分类,对实际生产具有积极的指导意义。

分类号: TP183`S88

  • 相关文献

[1]近红外光谱和机器视觉信息融合的土壤含水率检测. 肖武,李小昱,李培武,冯耀泽,王为,张军. 2009

[2]基于BP神经网络的宁夏耕地资源动态变化及预测. 李永梅,张立根,海云端,董越. 2017

[3]基于营养成分和主成分分析的驴肉与其他肉类分类研究. 牛晓颖,牟晓晴,孙杰,张春江,赵志磊,田特. 2022

[4]蚕蛹资源的开发利用研究. 桂仲争. 2017

[5]蚕蛹源ACE抑制肽的稳定性和抑制ACE动力学. 贾俊强,吴琼英,徐金玲,杜金娟,颜辉,桂仲争. 2013

[6]同时蒸馏萃取与气相色谱-质谱联用分析蚕蛹挥发性成分. 贾俊强,桂仲争,吴琼英,颜辉,乐文俊. 2011

[7]蛹皮壳聚糖的制备及其用作酶固定化载体的研究. 邰宁文,吉鑫松,袁中一,庄大桓. 1997

[8]家蚕的急性毒性和致突变性研究. 端礼荣,陆荣柱,王瑞白,何家禄,肖庆利,季平. 1999

[9]蚕蛹不同溶解性蛋白的营养学评价及酶解物对血管紧张素转换酶的抑制活性. 吴琼英,徐金玲,贾俊强,桂仲争,谭广秀. 2011

[10]基于特征光谱参数的苹果叶片叶绿素含量估算. 冯海宽,杨福芹,杨贵军,李振海,裴浩杰,邢会敏. 2018

[11]基于改进BP神经网络的农业机械数据预测研究. 姬鹏飞,孟伟娜,杨北方,王丹丹. 2020

[12]区域性时令农产品价格实时预警系统的研究与设计-以济南市农产品生姜为例. 王翠,解心江,黄芳. 2020

[13]基于BP神经网络的北京市农产品批发市场鸡蛋价格短期预测研究. 牛东来,陈连颐,程子珍. 2017

[14]基于智能算法的价格预测模型探究. 孙吉红,张丽莲,武尔维,郜鲁涛,彭琳,钱晔. 2014

[15]中国棉花生长指数基于BP神经网络的单产预测模型. 毛树春,王香河. 2004

[16]基于遗传BP神经网络的半滑舌鳎体重估算模型优化研究. 杨占魁,任东,孙传恒,周超,解菁. 2015

[17]利用神经网络提取棉花叶片数字图像氮素含量的初步研究. 李小正,谢瑞芝,王克如,白中英,李少昆,王方永,高世菊. 2007

[18]基于遗传算法和BP神经网络的离心泵性能预测. 朱艳姝,朱石沙,朱大洲,王成. 2012

[19]基于BP神经网络的农业电子商务网站评价研究. 肖毅,杨建平. 2014

[20]霉变板栗的近红外光谱和神经网络方法判别. 周竹,刘洁,李小昱,李培武,王为,展慧. 2009

作者其他论文 更多>>