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[1]梁培生,孙辉,张国政,等.基于主成分分析和BP神经网络的蚕蛹分类方法[J].江苏农业科学,2016,44(10):428-430,582.
　Liang Peisheng,et al.Study on classification of silkworm chrysalis based on principal component analysis and BP neural network[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2016,44(10):428-430,582.
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基于主成分分析和BP神经网络的蚕蛹分类方法(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第44卷
期数:
2016年10期
页码:
428-430,582
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2016-10-25

文章信息/Info

Title:
Study on classification of silkworm chrysalis based on principal component analysis and BP neural network
作者:
梁培生1; 2;  孙辉1;  张国政2;  方瑷2;  周二杰1
1.江苏科技大学，江苏镇江 212013； 2.中国农业科学院蚕业研究所，江苏镇江 212018
Author(s):
Liang Peisheng; et al
关键词:
机器视觉; 蚕蛹; 主成分分析; BP神经网络; 分类
Keywords:
-
分类号:
TP391.41；S126
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
为探究快速、无损进行蚕蛹雌雄分类的可行性，利用机器视觉技术对蚕蛹图像进行获取，应用主成分分析法结合BP人工神经网络方法进行分析识别。首先，对所得图像进行灰度化、滤波去噪、二值化、特征提取等预处理，再应用主成分分析法得到包含蚕蛹88.94%特征信息的4个主成分，将其作为BP神经网络的输入变量，对应的蚕蛹性别作为输出。建立1个BP神经网络的识别模型，该模型对于蚕蛹分类的准确率达到98%，符合我国农业部桑蚕行业的标准。机器视觉结合主成分分析和BP神经网络的方法能够准确进行蚕蛹分类，对实际生产具有积极的指导意义。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2015-09-06
基金项目：国家科技支撑计划(编号：2011BAD33B04)。
作者简介：梁培生(1964—)，男，广西苍梧人，副研究员，主要从事蚕业机械与装备研究。E-mail：305141797@qq.com。
更新日期/Last Update: 2016-10-25