黄河水利职业技术学院自动化工程系, 河南 开封 475004
为了提高植物叶片图像的识别率, 采用改进神经网络算法, 通过径向基函数神经网络建立模型; 采用多环量子算法确定各环量子个体选择概率, 量子旋转门在一定范围内动态调整, 不同环上节点信息共享概率非线性动态变化; 对植物叶片图像进行识别, 包括形状特征、纹理特征; 通过多环量子算法实现径向基函数神经网络参数寻优。实验结果表明, 本文算法对植物叶片图像的几何特征、纹理特征、综合特征的平均识别率分别为91%, 89%, 93%, 与其他算法相比较高, 训练、识别时间分别为3.5 s、2.5 s。
成像系统 信息处理 图像识别 神经网络 多环量子 植物叶片 激光与光电子学进展
2017, 54(12): 121102
