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基于RPROP神经网络的杨树病害孢子图像边缘检测
1
作者
张烁
张琳琳
+1 位作者
高炜
曹茂永
《电子质量》
2016年第8期19-24,共6页
检测空气中病害孢子数量是植物病害流行分析和预测中关键的环节。为了有效的完成病害孢子的识别处理,该文运用数字图像处理技术,针对杨树病害孢子图像的特性特征,提出一种采用弹性算法(RPROP)改进的BP神经网络模型用于杨树病害孢子图像...
检测空气中病害孢子数量是植物病害流行分析和预测中关键的环节。为了有效的完成病害孢子的识别处理,该文运用数字图像处理技术,针对杨树病害孢子图像的特性特征,提出一种采用弹性算法(RPROP)改进的BP神经网络模型用于杨树病害孢子图像的快速边缘检测。为提高算法的训练和仿真速度,采用了一种群间提取个体特征进行神经网络训练的新方法。利用Matlab软件进行仿真,实验表明,仿真结果优于传统的边缘检测算法。
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关键词
杨树病害孢子
图像处理
边缘检测
BP
神经网络
个体特征
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题名
基于RPROP神经网络的杨树病害孢子图像边缘检测
1
作者
张烁
张琳琳
高炜
曹茂永
机构
山东科技大学
电气与自动化工程学院
山东科技大学中国图像图形学学会会员单位
山东科技大学
电子通讯与物理学院
出处
《电子质量》
2016年第8期19-24,共6页
文摘
检测空气中病害孢子数量是植物病害流行分析和预测中关键的环节。为了有效的完成病害孢子的识别处理,该文运用数字图像处理技术,针对杨树病害孢子图像的特性特征,提出一种采用弹性算法(RPROP)改进的BP神经网络模型用于杨树病害孢子图像的快速边缘检测。为提高算法的训练和仿真速度,采用了一种群间提取个体特征进行神经网络训练的新方法。利用Matlab软件进行仿真,实验表明,仿真结果优于传统的边缘检测算法。
关键词
杨树病害孢子
图像处理
边缘检测
BP
神经网络
个体特征
Keywords
poplar disease spores
image processing
edge detection
BP neural network
Individual characteristics
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
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1
基于RPROP神经网络的杨树病害孢子图像边缘检测
张烁
张琳琳
高炜
曹茂永
《电子质量》
2016
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