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基于多重分形和LVQ神经网络的小麦病害智能识别
基于多重分形和LVQ神经网络的小麦病害智能识别
摘要：
小麦是世界上最重要的粮食作物之一，但受病害侵袭的影响，产量和质量常常受到威胁。本研究提出了一种基于多重分形和LVQ神经网络的智能识别方法来识别小麦病害。首先，通过图像处理技术对小麦叶片图像进行预处理和特征提取，并利用多重分形理论获得纹理特征。然后，将特征向量输入到LVQ神经网络中进行训练和分类。实验结果表明，该方法在小麦病害识别方面具有较好的性能，可以有效提高小麦病害的识别准确性和效率。
关键词：多重分形、LVQ神经网络、小麦病害、智能识别
1.引言
小麦是全球最重要的粮食作物之一，其产量和质量对于保障人类粮食安全具有重要意义。然而，小麦常常受到各种病害的侵害，如小麦赤霉病、小麦条锈病等，导致产量减少和质量下降。因此，快速准确地识别小麦病害对于及时采取控制措施具有重要意义。
传统的小麦病害识别方法通常依赖于人工观察和经验判断。然而，这种方法存在主观性强、效率低下等问题。随着计算机视觉和模式识别技术的快速发展，人们开始研究基于图像处理和机器学习方法的小麦病害智能识别。
2.相关工作
近年来，许多研究者通过图像处理和机器学习方法来实现小麦病害的智能识别。例如，某些研究者采用图像处理技术和统计学方法来提取小麦叶片的形态特征，并利用分类算法对病害进行识别。然而，这种方法往往不能充分利用图像中的纹理信息。
多重分形理论是一种有效的图像分析方法，可以揭示图像中的复杂纹理特征。多重分形维数可以反映图像的纹理复杂性，通过计算图像不同尺度上的分形维数，可以获得具有纹理信息的特征向量。
LVQ神经网络是一种监督学习算法，具有较强的模式识别能力和自适应性。通过对训练数据进行一系列迭代，LVQ神经网络能够学习到数据的特征分布，并能够根据新的输入样本进行分类。
3.方法
本研究采用了以下步骤来实现小麦病害的智能识别：
3.1数据采集和预处理
收集一定数量的小麦叶片图像，并通过图像处理技术进行预处理，如图像增强、噪声去除等。
3.2特征提取
利用多重分形理论对小麦叶片图像进行分析，计算不同尺度上的分形维数，并将分形维数作为纹理特征。
3.3样本划分和训练
将提取得到的纹理特征向量划分为训练集和测试集，其中训练集用于训练LVQ神经网络，测试集用于评估分类性能。
3.4LVQ神经网络训练和分类
将训练集输入到LVQ神经网络中进行训练，通过一系列迭代学习特征分布，并根据输入样本进行分类。
4.实验结果
本研究使用了包含多种小麦病害的叶片图像数据集进行实验。通过比较不同方法的分类准确率和效率，评估了本方法的性能。
实验结果表明，基于多重分形和LVQ神经网络的智能识别方法在小麦病害识别方面具有较好的性能。与传统的方法相比，该方法能够更准确地识别小麦的病害，同时具有较高的识别效率。
5.结论
本研究提出了一种基于多重分形和LVQ神经网络的智能识别方法来识别小麦病害。实验结果表明，该方法具有较好的性能，可以提高小麦病害识别的准确性和效率。未来的研究可以进一步探索更多的特征提取方法和识别算法，以进一步提高小麦病害识别的性能。
参考文献：
[1]何美琪,杨思聪,谢凤仪.基于图像处理和特征提取的小麦病害智能识别[J].农业信息技术,2018,30(3):33-37.
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