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为了提高植物种类的识别率,采用叶片图像算法。首先建立植物种类特征模型,包括植物叶片颜色特征、形状特征、纹理特征;然后确定径向基函数神经网络的输入层、输出层、隐含层之间的关系;接着对径向基函数个数、中心及宽度优化,基于梯度下降方法对权重参数计算,自适应调节学习率;最后给出了植物种类识别过程。实验仿真选择植物叶片颜色特征、形状特征、纹理特征的特征量分别为6、7、7个,其中本文算法对植物种类识别的三个组合特征平均识别率为93.5%,高于单个特征、两个组合特征的平均识别率,形状特征对识别率所起的作用最大。