【摘 要】
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研究了一种基于玉米外观形态和颜色特征进行的玉米品种的特征主分量分析及BP神经网络识别方法。采用数码相机获得了11个品种每个品种50粒共550幅图像,然后对各品种对应的籽粒
【机 构】
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青岛农业大学理学与信息科学学院,烟台南山学院计算机系
【基金项目】
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山东省自然科学基金（2009ZRA02123）, 山东省科技攻关计划项目（2009GG10009057,2009GG10009005）, 青岛科技发展计划基金（07-2-1-37-nsh,08-2-1-15-nsh）
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研究了一种基于玉米外观形态和颜色特征进行的玉米品种的特征主分量分析及BP神经网络识别方法。采用数码相机获得了11个品种每个品种50粒共550幅图像,然后对各品种对应的籽粒群体图像提取每个籽粒的形态特征8个,颜色特征12个、纹理特征13个,共33个特征参数,采用主分量分析PCA的方法提取其主分量,将这些主分量作为BP神经网络的输入,构建4层神经网络,并分别定义11个玉米品种的二进制编码作为网络的输出,建立特征参数与玉米品种之间的神经网络识别模型。试验结果表明,方法对11个品种550个籽粒的品种检出率为92%
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