BP、 PNN 人工神经网络的过程分类

资 源 简 介

BP、 PNN 人工神经网络的过程分类

详 情 说 明

在植物叶片分类研究中，BP神经网络和PNN神经网络展现了出色的分类性能。整个分类流程主要包含特征提取和神经网络分类两大关键环节。

特征提取阶段首先通过图像处理技术获取叶片的外接圆特征，这种几何特征能够反映叶片的基本形态轮廓。同时提取的七个不变矩特征具有平移、旋转和尺度不变性，能有效描述叶片的纹理和形状特征。这些高维特征经过主成分分析降维处理，既保留了最重要的分类信息，又显著减少了计算复杂度。

BP神经网络作为分类器时，通过误差反向传播算法不断调整网络权重。这种多层前馈网络能够学习叶片特征的复杂非线性关系，但需要合理设置学习率和网络结构以避免过拟合。相比之下，PNN神经网络采用概率密度估计原理，其结构包含输入层、模式层、求和层和输出层，特别适合处理分类问题。PNN的决策过程基于贝叶斯分类理论，训练速度通常快于BP网络。

实验结果显示两种神经网络都能达到90%以上的分类准确率，说明提取的叶片特征具有高度的区分度。在实际应用中，BP网络更适合需要高精度的场景，而PNN则在处理速度要求高的情况下更具优势。这项研究为植物种类自动识别提供了有效的技术方案。