D-S证据理论融合多特征的油菜病害识别方法
Journal of Electronic Measurement and Instrumentation（2017）
摘要
针对单一特征在识别油菜病害上存在的局限性,提出一种基于D-S证据理论融合多特征的油菜病害识别方法.首先对预处理后的油菜图片提取颜色矩、颜色共生矩阵两种特征,通过欧氏距离来构建D-S证据理论所必需的基本概率分配(BPA),最后运用D-S证据组合规则进行决策级融合,依据决策条件输出最终分类识别结果.针对存在最终识别结果被误识别为不确定问题,通过引入方差来对决策方法进行改进,避免了这一现象的产生.利用该方法在采集到的油菜样本上进行实验,取得了97.09％的识别率.实验表明,该方法能有效提高油菜病害识别率.
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