發(fā)布時間：2020-08-04 15:07

【摘要】：鱗翅目昆蟲對我國各類林種危害較為嚴(yán)重,人工識別昆蟲種類費時費力,難以滿足“早防治,少損失”的林業(yè)實際生產(chǎn)要求。本項目旨在研究如何綜合應(yīng)用統(tǒng)計信息技術(shù)和計算機視覺方法,對研究圖像進(jìn)行統(tǒng)計分析,獲取反映圖像中昆蟲本質(zhì)特點的特征,并使用合適的分類算法建立高準(zhǔn)確性的鱗翅目昆蟲識別模型,實現(xiàn)昆蟲的自動識別。近年來,智能計算方法由于其突出的全局搜索能力在模型優(yōu)化過程中得到廣泛應(yīng)用�；依莾�(yōu)化算法是一種較好的智能計算方法,但也存在不足。本研究擬改進(jìn)灰狼優(yōu)化算法,并用于鱗翅目昆蟲自動識別模型的構(gòu)建。主要結(jié)論如下:(1)針對灰狼優(yōu)化算法收斂速度過快、可能陷入局部最優(yōu)的缺點,引入一種等級學(xué)習(xí)機制以平衡探索與開發(fā)能力。同時,對確定等級數(shù)的方法與當(dāng)前最優(yōu)個體的更新方式進(jìn)行改進(jìn)。實驗結(jié)果表明,改進(jìn)后的灰狼優(yōu)化算法能有效平衡探索與開發(fā)能力,利用其進(jìn)行特征選擇,能獲得較高的識別精度與較小的特征維數(shù)。(2)為訓(xùn)練和測試模型,收集9類鱗翅目昆蟲標(biāo)本照1740張。同時,為研究識別模型在小數(shù)據(jù)量圖片下的識別效果,采用公開的利茲蝴蝶數(shù)據(jù)集進(jìn)行實驗,其類別數(shù)為10,共832張。(3)基于改進(jìn)后的灰狼優(yōu)化算法構(gòu)建一種傳統(tǒng)的紋理圖像識別模型,主要通過引入一種主旋轉(zhuǎn)局部二值模式(Dominant Rotated Local Binary Patterns,DRLBP)的紋理特征提取算法用于提取特征,并利用改進(jìn)后的灰狼優(yōu)化算法進(jìn)行特征選擇篩選無效、冗余的特征,最后利用一種基于概率協(xié)同表示的分類器(Probabilistic Collaborative Representation Based Classifier,PROCRC)進(jìn)行分類。實驗結(jié)果表明,該模型具有良好的識別精度,在鱗翅目昆蟲標(biāo)本照上的識別精度為88.82%,而在利茲蝴蝶數(shù)據(jù)集上的識別精度為89.3%。(4)基于改進(jìn)后的灰狼優(yōu)化算法構(gòu)建一種自動演化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別模型,主要通過將改進(jìn)后的灰狼優(yōu)化算法以一定的編碼技術(shù)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,實現(xiàn)自動演化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與參數(shù)。實驗結(jié)果表明,該模型具有良好的識別精度,在鱗翅目昆蟲標(biāo)本照上的識別精度為89.74%,而在利茲蝴蝶數(shù)據(jù)集上的識別精度為89.08%。
【學(xué)位授予單位】：福建農(nóng)林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：C81
【圖文】：

X = X ×  X = X ×  X = X δ ×  δ = | × X X |  = | × X X |  δ= | × X δ X | 、X 代表種群中的 Omega 狼分別向 Alpha、 的值可由公式（2-4）計算， 、 、 的狼通過公式（2-11）更新當(dāng)前位置。X ( ) =X X X

圖 2-3 卷積操作（3）池化層（Pooling Layer）：池化層一般夾在連續(xù)的卷積層中，主要用縮數(shù)據(jù)和參數(shù)的量，減小過度擬合。在池化過程中，數(shù)據(jù)壓縮去掉的信息往一些無關(guān)緊要的信息，而留下的信息是更具表達(dá)能力的特征，這一過程也可特征選擇。池化層通常有三個參數(shù)：核大小（Kernel Size）、步長大�。⊿tride Siz化類型（Pooling Type）。其中池化類型主要有最大值池化（Max Pooling）和池化（Average Pooling）。最大值池化是對鄰域內(nèi)特征點求最大值，而均值池是對鄰域內(nèi)特征點求平均。假設(shè)輸入數(shù)據(jù)的大小為 4×4×1，池化核大小為 2×長大小為 2，最大值池化和均值池化的過程如圖 2-4 所示。

池化操作

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本文編號：2780716