基于深度稀疏自编码网络的植物叶片分类

论文摘要

针对传统机器学习方法对植物叶片图像分类识别率不高的问题,探讨了基于深度稀疏自编码网络(Deep Sparse Autoencoder Network,DSAN)的植物叶片分类研究。自动编码器通过编码和解码重构输入数据,对植物叶片进行分层特征学习,在自动编码器上添加稀疏限制,对隐含层神经元进行压缩,从而学习到更高层的隐含特征用于分类,解决了因选取的特征表达不足导致网络模型分类性能不佳的问题。实验采用公开的植物叶片图像数据库MalayaKew(MK)作为研究对象,该数据集包含44类植物。将预处理之后的叶片图像直接作为输入数据,通过DSAN学习到叶片的高层特征,结合Softmax分类器用于分类。实验结果表明,该算法能够有效提高植物叶片图像的分类精度,在植物分类领域具有一定的应用价值。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王雪,陈炼,肖志勇

关键词: 植物叶片,分类,深度稀疏自编码网络

来源: 南昌大学学报(理科版) 2019年06期

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 生物学,计算机软件及计算机应用,自动化技术

单位: 南昌大学信息工程学院,江西农业大学软件学院,南昌大学机电工程学院

基金: 国家自然科学基金资助项目(61463033)

分类号: Q949;TP391.41;TP181

DOI: 10.13764/j.cnki.ncdl.2019.06.016

页码: 606-610

总页数: 5

文件大小: 400K

下载量: 36

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