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籽棉品级分类问题是对农业经济有着重要影响的一个问题。在对籽棉图像黄度、亮度和杂质等特征提取分析基础上,基于模糊模式识别,运用模糊贴近度,构建籽棉品级分级模型,利用统计分布计算得出模型参数选取方法。利用图像欧拉数求得了不同大小杂质数量的近似值,运用神经网络对模型进行有效求解,通过调整模型参数使籽棉品级分级精度不断提高,分级模型在充分学习后,籽棉品级分级准确率达到92%,满足了实际应用的需要。