基于神经网络的树形识别系统研究

编号 zgly0000366055

文献类型 期刊论文

文献题名 基于神经网络的树形识别系统研究

作者 赵茂程  郑加强  凌小静 

作者单位 南京林业大学机械电子工程学院 

母体文献 南京林业大学学报: 自然科学版 

年卷期 2005,29(4)

页码 11-14

年份 2005 

分类号 TP391.41  S766 

关键词 BP神经网络  树形  识别 

文摘内容 常规的施药方法, 由于不考虑树与树之间的间距、树冠的大小与形状, 大部分农药未能发挥效用, 流失非常严重, 喷撒出去的农药只有极少部分能到达要防治的靶标上, 从而造成了巨大的农药浪费, 且带来了农药安全、环境污染等诸多问题。笔者在分析农药的喷药量与树形之间关系的基础上, 对原有的基于BP神经网络的树形识别系统进行了改进设计, 重点对该网络的输入层、隐含层及输出层进行了理论分析和试验研究, 最终确定了由15个节点组成输入层, 分别代表树冠的形状特征和树木图像的分形维数特征; 6个节点组成隐含层, 6个节点组成输出层, 分别代表要判断树形的种类。对16个样本实时处理的试验表明, 除了1个样本因未能分割外, 其他样本均可识别, 而且稳定性有了很大提高, 适合于农药的精确施用。