【摘 要】
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针对FCM算法聚类中心存在初始化随机、迭代次数多等问题,笔者提出一种基于改进遗传算法的作物图像FCM分割方法。因传统遗传算法存在收敛性差,易陷入局部最优的问题,本文将自适应调整交叉算子和变异算子,以提高确定聚类中心的精度,达到最优分类结果,并且减少算法的迭代次数,以提高计算速度。分别用FCM算法和本文算法对不同类黄瓜病害叶片图像进行分割,本文算法获得比较满意的分割结果,为以后的农作物智能化、精准化
【基金项目】
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郑州西亚斯学院校级项目(项目编号:2020-YB-73),河南省科技攻关项目(项目编号:202102110278),河南省科技攻关项目(项目编号:20210221038)。
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针对FCM算法聚类中心存在初始化随机、迭代次数多等问题,笔者提出一种基于改进遗传算法的作物图像FCM分割方法。因传统遗传算法存在收敛性差,易陷入局部最优的问题,本文将自适应调整交叉算子和变异算子,以提高确定聚类中心的精度,达到最优分类结果,并且减少算法的迭代次数,以提高计算速度。分别用FCM算法和本文算法对不同类黄瓜病害叶片图像进行分割,本文算法获得比较满意的分割结果,为以后的农作物智能化、精准化管理打下坚实的理论基础。
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4+和Zr
4+/SiO
2溶胶前体溶液改性处理CMF以制备纤维素水凝胶;最后将水凝胶冷冻干燥获得Zr和Zr/Si杂化纤维素气凝胶。结果表明:制备得到的气凝胶,在高温化境下,Zr
4+能转化为耐热的氧化物,添加的SiO
2
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