【摘 要】
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以肉眼不易识别的番茄缺氮和缺钾初期为研究对象 ,对体现在叶片颜色和纹理上的缺素症状进行了特征提取 ,利用遗传算法对提取的众多缺素特征进行优化组合 ,选择出用于模式识别
【机 构】
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江苏大学研究生部,南京航空航天大学测试工程系,江苏大学机械工程学院
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以肉眼不易识别的番茄缺氮和缺钾初期为研究对象 ,对体现在叶片颜色和纹理上的缺素症状进行了特征提取 ,利用遗传算法对提取的众多缺素特征进行优化组合 ,选择出用于模式识别分类器设计的特征向量。建立了二叉树分类法对番茄缺素进行模式识别的框架 ,在该框架下 ,基于模糊 K近邻法建立了缺素的模式识别系统 ,并进行了识别测试。结果表明 ,对不易肉眼判别的番茄缺氮和缺钾初期叶片的识别准确率在 85 %以上 ,能够满足生产要求
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