【摘 要】
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为了提升传统大豆种子质量检测水平,保证检测结果的准确性,采用图像处理方法,建立精确的BP神经网络诊断模型,分析了BP神经网络结构和学习训练过程,对特征参数进行了主成分析法降维处理,采用BP神经网络的训练和测试,对单类大豆种子识别率很高。针对实际生产,通过比较不同共轭梯度算法,采用Levenberg-Marquardt算法训练网络,误差更小,通过反复训练,使其具备准确识别并分级大豆种子质量的能力。
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为了提升传统大豆种子质量检测水平,保证检测结果的准确性,采用图像处理方法,建立精确的BP神经网络诊断模型,分析了BP神经网络结构和学习训练过程,对特征参数进行了主成分析法降维处理,采用BP神经网络的训练和测试,对单类大豆种子识别率很高。针对实际生产,通过比较不同共轭梯度算法,采用Levenberg-Marquardt算法训练网络,误差更小,通过反复训练,使其具备准确识别并分级大豆种子质量的能力。
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