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基于BP和Adaboost-BP神经网络的 羊肉新鲜度高光谱定性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】 实现对羊肉新鲜度的快速准确鉴别。【方法】 研究通过对460~1 000 nm的羊肉高光谱图像纯肌肉部分提取光谱数据,以挥发性盐基氮(TVB-N)值对新鲜度等级进行划分,对预处理后的光谱数据分别采用连续投影算法(SPA)、主成分分析(PCA)两种压缩降维方法和反向传播(BP)神经网络、自适应提升BP(Adaboost-BP)神经网络两种建模方法开展羊肉新鲜度的分类比较。【结果】 其中采用SPA、PCA建立的BP模型校正集与预测集准确率均为100%、83.33%,建立的Adaboost-BP模型校正集与预测集准确率均为100%、94.44%,两种压缩降维方法下Adaboost-BP模型效果均优于BP模型。【结论】 利用高光谱图像技术结合Adaboost-BP方法对羊肉新鲜度等级进行分类判别是可行的。 相似文献
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结合神经网络和粒子群算法(PSO)对油菜籽干燥工艺进行优化:采用BP神经网络建立油菜籽平均水分下降速率和发芽率与干燥温度、初始含水率、真空度之间的三层网络预测模型,利用试验样本数据计算并确定预测模型的网络权值及阈值,再采用PSO算法进行参数优化。试验验证结果表明,对比BP网络模型和PSO–BP模型,发现BP网络仿真值相对误差最大值为4.5%,而PSO–BP仿真值最大相对误差小于2.93%。 相似文献
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基于GA-ANN融合算法的棉田杂草特征降维及分类识别 总被引：1，自引：0，他引：1
准确识别杂草是智能化除草技术所要解决的关键问题,为了实现棉花田间杂草的特征降维及分类识别,提出了遗传算法(GA)融合人工神经网络(ANN)的算法。试验中共采集棉花和杂草样本195个,提取棉花和杂草的形状特征、4个方向灰度共生矩阵纹理特征、HSV空间颜色特征等21个参数。将21个特征参数按照一定顺序组成码串作为遗传个体,融合神经网络模式识别算法,以实现特征参数的有效降维。对利用降维后的优良特征参数组合、全部特征参数以及主成分分析方法(PCA)降维识别的准确率进行了对比,结果表明:利用融合算法降维得到的不同特征组合,可将特征参数维数保持在8~13维,有效降低了特征参数空间的复杂度;融合算法平均分类准确率稳定在98%左右,明显优于PCA分析法。对降维后的优良特征参数组合进行自组织特征映射网络训练(SOM),可视化拓扑结构图表明,降维后的优良特征组合对各个类别的影响呈现出独立性、可区分性的显著特点,宽长比、H三阶矩特征与棉花样本的分类准确率呈强相关性,H一阶矩、S三阶矩对苘麻、龙葵草、灰菜、田旋花样本的分类影响显著,而对棉花样本的分类准确率影响较弱。 相似文献
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粮食产量的预测研究在粮食安全方面具有重要意义,神经网络可以较好地反映粮食产量这一复杂的非线性动态系统。但是传统的BP神经网络预测模型存在学习收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺陷,为了改善这一缺陷,提出了一种基于主成分分析(PCA)和粒子群(PSO)优化神经网络的预测模型。首先计算各影响因素与粮食产量之间的相关系数,利用主成分分析方法降低影响因子的维度,将降维后的因子作为神经网络的输入,然后采用BP神经网络建立粮食产量预测模型,其中引入PSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,最后使用训练过的BP神经网络预测粮食产量值。预测结果表明,该模型可有效提高预测精度,且收敛速度快,全局收敛性好,为粮食产量预测提供了一种新的途径。 相似文献
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利用中值滤波结合k均值聚类的方法分割出小麦白粉病、条锈病和叶锈病叶部病斑,分别采用颜色矩和灰度共生矩阵的方法提取病斑的颜色特征和纹理特征参数,设计了一种基于Variance算法初选与序列浮动前向选择搜索算法(SFFS)相结合的特征选择方法,选择出优良的特征子集,实现对小麦3种叶部病害的识别。试验以SVM为分类器,利用特征选择方法获得的特征子集识别准确率为99%,与采用主成分分析(PCA)方法进行特征降维获得的子集的识别准确率比较,能有效降低特征维度,提高识别准确率。 相似文献
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《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》2021,(4)
在基于图像分析的火焰目标检测判别函数中,判别特征的选取会显著影响判别的准确率,为了提高检测的准确率并且降低火焰目标特征向量的维数,本文提出了基于逐步判别法与BP神经网络的火焰目标检测方法,该方法对火焰目标的颜色、亮度和纹理特征及其检测算法进行了研究,然后利用逐步判别法筛选出区分能力强的特征向量子集并作为BP神经网络的输入端分量完成火焰目标的识别,该方法的漏报率为6.7%,准确率为93.3%,火焰目标检测效果最佳。 相似文献
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为了探讨舍饲圈养方式对怀孕母羊生理及心理健康产生的影响,设计以三轴加速度传感器MPU6050为核心的母羊产前运动行为监测装置,并对37只成年小尾寒羊母羊产前的运动行为(站立、行走、趴卧及刨地)进行分类识别。针对母羊趴卧和站立2种静态行为识别难度大的问题,提出采用K-means聚类算法对趴卧行为进行识别。在此识别结果的基础上,通过MATLAB软件对其他3种行为数据进行校正、滤波、加窗分段处理,提取母羊产前运动行为数据的19维特征,通过主成分分析降维方法获取累积贡献率达到95%的6个分量作为新的特征集用于行为识别。利用BP神经网络算法对其他3种运动行为进行分类识别。结果表明:所设计的母羊产前运动行为识别算法对母羊产前趴卧行为的识别率达到99.2%,对站立、行走及刨地行为的识别率分别为85.7%、88.9%、80.0%,能够满足对母羊行为识别的要求;经PCA降维后算法的识别率提高了9.9%,识别效果得到了改善。 相似文献
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农业气象灾害对农业发展有很大阻碍,为优化农业气象灾害预测的估算模型,本研究以山东省作为研究区域,利用核主成分分析(KPCA)对影响因子进行降维,以传统反向传播(BP)神经网络模型为基础,基于麻雀搜索算法(SSA)、粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)3种优化算法,构建了SSA-BP、PSO-BP、GA-BP 3种优化模型。结果表明,在旱灾受灾率的模型评价指标对比中,发现与传统BP神经网络模型相比,SSA-BP、PSO-BP、GA-BP神经网络模型的均方根误差(RMSE)分别下降23.55%、12.28%和17.74%;在洪灾受灾率的模型评价对比中,发现与传统BP神经网络模型相比,SSA-BP、PSO-BP、GA-BP神经网络模型的RMSE分别下降了29.96%、9.49%和13.88%。说明SSA-BP神经网络模型对旱灾受灾率、洪灾受灾率的预测效果优于传统BP神经网络模型以及PSO-BP、GA-BP优化的神经网络模型。 相似文献
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针对万寿菊黑斑病难于防治的问题,采用基于主成分分析和BP神经网络的识别方法,对万寿菊黑斑病病原菌(Alternaria tagetica)无侵染力和有侵染力的孢子进行精确识别。首先利用图像处理技术对病原菌孢子显微图像进行分割,选取3个颜色特征(R、G和V)、5个形状特征(Hu不变矩中的H2、H3、H4、H5和H6),以及3个纹理特征(R、G、B3个分量的对比度)共11个特征用于病原菌孢子分类识别。为提高识别速度和精度,利用主成分分析法(PCA)对11个特征进行优化和筛选,采用基于L-M算法的BP神经网络对万寿菊黑斑病病原菌的孢子进行分类识别。试验结果表明,经主成分分析后得到的第一、第二主成分能够有效减少BP网络训练时间和提高识别准确率,平均识别准确率达到98%。该方法能够精准识别万寿菊黑斑病病菌有侵染力和无侵染力的孢子。 相似文献
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介绍一种基于GA-BP学习算法的人工神经网络,利用神经网络具有的自适应性、并行性、鲁棒性以及分类能力强等优势,构造玉米品种学习和识别系统。选用3层BP网络自动识别玉米品种,遗传算法进行粗精度的学习以选取网络权值,用BP算法完成给定精度的学习,克服了传统BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷。结果表明,提出的GA-BP学习算法有效提高了BP算法的收敛速度。 相似文献
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ET0是计算作物需水量、进行农田灌溉管理及区域水资源优化配置的重要依据。为了提高ET0的预测精度,将粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法引入到ET0预测中,并用支持向量回归机(support vector machine,SVM)优化参数。PSO-SVM将最高气温、最低气温、相对湿度、平均风速与日照时数输入到SVM中学习,将SVM参数作为PSO中的粒子,把ET0值作为PSO的目标函数,然后通过粒子之间相互协作得到SVM最优参数,对ET0进行预测,并采用PM模型计算值验证。该文以新疆喀什地区为例,通过采用粒子群耦合支持向量机(PSO-SVM)算法训练得到模型,并用10组数据进行预测;最后引用BP神经网络算法和PSO-SVM算法进行了对比,其结果表明,PSO-SVM算法预测准确率较高,预测值与实测值间相关系数达0.682,平均相对误差为3.19%。 相似文献
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基于遗传算法优化的BP神经网络进行水稻氮素营养诊断 总被引：2，自引：0，他引：2
应用遗传算法优化BP神经网络进行水稻氮素营养诊断,为水稻的合理施氮提供理论指导。水稻田间试验供试品种为‘两优培九’,设置4个施氮水平（0、210、300、390 kg·hm-2）。在水稻幼穗分化期,扫描获取水稻顶部第三完全展开叶图像,并通过图像处理技术获取19维水稻图像中的颜色和几何形态特征,采用归一化处理、离散小波变换及主成分分析对原始数据进行预处理,并应用遗传算法优化的BP神经网络进行水稻氮素营养诊断。该方法建立的水稻氮素营养诊断模型较单一BP神经网络模型和传统遗传算法优化BP神经网络模型好,模型测试所得4个施氮水平的平均识别率分别为100.000%、99.000%、97.000%、100.000%,测试集样本平均总识别率达到99.000%。基于遗传算法优化的BP神经网络所建立的水稻氮素营养诊断模型具有较强的学习能力和泛化能力,能够很好地识别出水稻氮素营养的缺失,表明运用该方法能够很好地进行水稻氮素营养诊断识别。 相似文献
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ET0是计算作物需水量、进行农田灌溉管理及区域水资源优化配置的重要依据。为了提高ET0的预测精度,将粒子群（particle swarm optimization,PSO）算法引入到ET0预测中,并用支持向量回归机（support vector machine,SVM）优化参数。PSO-SVM将最高气温、最低气温、相对湿度、平均风速与日照时数输入到SVM中学习,将SVM参数作为PSO中的粒子,把ET0值作为PSO的目标函数,然后通过粒子之间相互协作得到SVM最优参数,对ET0进行预测,并采用PM模型计算值验证。该文以新疆喀什地区为例,通过采用粒子群耦合支持向量机（PSO-SVM）算法训练得到模型,并用10组数据进行预测;最后引用BP神经网络算法和PSO-SVM 算法进行了对比,其结果表明, PSO-SVM算法预测准确率较高,预测值与实测值间相关系数达0.682,平均相对误差为3.19%。 相似文献
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为了解决传统的水果图像识别算法在特征提取上的缺陷,以及传统卷积神经网络识别率低的问题,设计了一种基于并联卷积神经网络来提取水果特征的识别方法,利用ELU激活函数替代ReLU激活函数,利用最大类间距损失函数结合传统SoftmaxWithLoss损失函数来提高对相似品种的识别准确率。选取Fruit-360数据集中的8个品种,利用边界均衡生成对抗网络(BEGAN)结合传统的数据增强方法生成大量高质量的数据集,并用其进行训练。结果表明,该模型对8个品种的平均识别准确率达98.85%,具有良好的识别效果。 相似文献
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快速、及时和准确的发现小麦病害对提高小麦产量具有重要作用。以小麦叶片白粉病、条锈病和叶锈病3种病害为研究对象,提出了基于LM神经网络的小麦叶片病害识别模型。首先采用K-means算法分割小麦叶片病斑区域,提取小麦病斑区域的颜色特征和纹理特征,构建数据集。然后建立LM神经网络小麦叶片病害识别模型,输入数据进行识别。基于颜色和纹理特征的小麦叶片病害识别率为95.3%。在小样本情况下,利用LM神经网络算法能够快速、准确的识别小麦病害叶片。 相似文献