【摘 要】
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为了提高植物叶片图像的识别率,采用改进神经网络算法,通过径向基函数神经网络建立模型;采用多环量子算法确定各环量子个体选择概率,量子旋转门在一定范围内动态调整,不同环上节点信息共享概率非线性动态变化;对植物叶片图像进行识别,包括形状特征、纹理特征;通过多环量子算法实现径向基函数神经网络参数寻优。实验结果表明,本文算法对植物叶片图像的几何特征、纹理特征、综合特征的平均识别率分别为91%,89%,93%
【机 构】
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黄河水利职业技术学院自动化工程系,河南开封475004
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为了提高植物叶片图像的识别率,采用改进神经网络算法,通过径向基函数神经网络建立模型;采用多环量子算法确定各环量子个体选择概率,量子旋转门在一定范围内动态调整,不同环上节点信息共享概率非线性动态变化;对植物叶片图像进行识别,包括形状特征、纹理特征;通过多环量子算法实现径向基函数神经网络参数寻优。实验结果表明,本文算法对植物叶片图像的几何特征、纹理特征、综合特征的平均识别率分别为91%,89%,93%,与其他算法相比较高,训练、识别时间分别为3.5s、2.5s。
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