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基于自适应神经模糊推理系统的树叶特征的提取以及分类

李永亮 向长城 刘国勋

湖北民族学院学报(自然科学版)Issue(4):388-392,420,6.
湖北民族学院学报(自然科学版)Issue(4):388-392,420,6.DOI:10.13501/j.cnki.42-1569/n.2015.12.008

基于自适应神经模糊推理系统的树叶特征的提取以及分类

The Feature Extraction and Classification of Leaves Based ANFIS

李永亮 1向长城 1刘国勋1

作者信息

  • 1. 湖北民族学院 理学院,湖北 恩施45000
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摘要

Abstract

Research on feature extraction and classification of the leaves is a hot field. The difficulty of this kind of problems is that according to the image information leaves extracts a set of features, and then make the corresponding classification methods. First, for feature extraction, this paper adopts the corre⁃sponding feature geometry,Fourier descriptors and the fractal dimension of the feature description leaves. Finally the leaves are classitied by adopting ANFIS based sugeno fuzziness. Classification recognition rate is higher and can be applied to accurate classification.

关键词

几何特征/傅里叶描述子/分形维数

Key words

geometric characteristic/Fourier descriptor/fractal dimension

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

李永亮,向长城,刘国勋..基于自适应神经模糊推理系统的树叶特征的提取以及分类[J].湖北民族学院学报(自然科学版),2015,(4):388-392,420,6.

基金项目

湖北省自然科学基金项目(2015 CFB264). ()

湖北民族学院学报(自然科学版)

2096-7594

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