[发明专利]一种植物图片的自动分类方法有效
| 申请号： | 201310001894.1 | 申请日： | 2013-01-05 |
| 公开（公告）号： | CN103093247A | 公开（公告）日： | 2013-05-08 |
| 发明（设计）人： | 刘惠山;路孝君;陈怀友 | 申请（专利权）人： | 山东华戎信息产业有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/66 | 分类号： | G06K9/66;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南舜源专利事务所有限公司 37205 | 代理人： | 商金婷 |
| 地址： | 250101 山东省济南市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种植物图片的自动分类方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)构建模糊神经网络FNN；(2)用一组植物图片的特征信息作为训练数据集，通过NTVE-PSO方法训练FNN，从而得到最优模糊神经网络；(3)综合使用一组植物图片的特征信息作为测试数据集，测试数据集作为最优模糊神经网络的输入，通过最优模糊神经网络进行分类，最终输出植物类别信息。本发明根据植物图片的多种特征类型，设计了模糊神经网络FNN，并采用NTVE-PSO对模糊神经网络进行训练，确定最优模糊神经网络，然后将植物图片特征信息重新输入到最优模糊神经网络进行分类识别。本发明提高了植物图片的分类准确率，分类精度高，鲁棒性好，可以用于大量的植物图片的分类识别，同时也可以用于其他目标的分类识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 植物图片 自动 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种植物图片的自动分类方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)构建模糊神经网络FNN；(2)用一组植物图片的特征信息作为训练数据集，通过NTVE‑PSO方法训练FNN，从而得到最优模糊神经网络；(3)综合使用一组植物图片的特征信息作为测试数据集，测试数据集作为最优模糊神经网络的输入，通过最优模糊神经网络进行分类，最终输出植物类别信息。
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