基于多层感知器网络的农作物疾病诊断系统

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陈晓艳董朝轶李永亭刘月文，，，
（．１内蒙古工业大学电力学院电工基础教学中心，内蒙古自治区呼和浩特００８；１００２内蒙古工业大学电力学院自动化系，．内蒙古自治区呼和浩特００８）１００
摘要：农作物疾病的人工诊断效果常受到个人诊断经验和能力的限制，无法达到最令人满意的诊断结果。将丰富的植
ＣＨＥＸｉｏｙｈ，Ｎａ — ａＤＯＮＧｈｏｙＬｎ — ｉｇ，ＩＹｕ — ｎＣａ — ｉ，ＩＹｏｇｔＬＵｅｗｅｎ
（．ｅｔｆｌｔｃｌｎｌｔｎｃＴａｈｎ，ｏｌｅｏｌｔｃＰｗｅ，ｎｅｎｏｉｎｖｒｔｏ１ＣｎｒｅｒａａｄＥｅｒｉｅｃｉｇＣｌｇｆｅｒｏｒＩｎｒｅｏＥｃｉｃｏｅＥｃｉＭｏｇｌＵｉｅｓｙｆａｉ
性不可分问题。首先对大豆常见ｌ９种疾病症状进行了收集和整理，构建试验样本集。然后，利用反向传播算法对该网络
进行训练和测试。测试结果表明，模型具有较高的农作物疾病诊断正确率和良好的泛化能力。该关键词：向传播算法；反多层感知器网络；疾病诊断；模式识别中圈分类号：Ｐ８；４５２Ｔ１３Ｓ３．文献标识码：Ａ文章编号：６３６９（０１１—０４０１７－２Ｘ２１）１０８ — ５。
Ｔｅｈｏｏｙ，Ｈｕｈｔ０８Ｃｈｎｃｎｌｇｈｏ００，ｉａ；０１
２ＤｅａｔｎｆＡｕｏｔｎｒｌ．ｐｒｍｅｔｏｔｍａｉＣｏｔ，ＣｏｌｇｆＥｌｃｒｏｒＩｎｒＭｏｇｆｉｖｒｉｆｃｏｌｅｏｅｔｃＰｗｅ，ｎｅｎｏａＵｎｅｓｔｏｅｉｉｙ
第２卷ｌ
第ｌ期ｌ
计算机技术与发展
ＣＯＭＰＥＲＥＣＨＮＯＬｌＡＮＤＤＥＵＴＴ０ＧＹＶＥＬＭＥＮＯ１２．ｌＮｖｏ．２ｌＯ１
基于多层感知器网络的农作物疾病诊断系统
ｏｅｃｎｏｂａｎｔｅｐｅｉｓｌｆｄａｎｓｓｎａｎｔｏｔｉｈｒｃｓｒｕｔｏｉｇｏｉ．Ｔｏｏｅｃｅｅｓｖｒｏｍｅｔｉｉａｌｈｅｍｅｇｆｅｐｒｙｔｍｓｗｉｔｅｒｃａｈｏｏｉａｎｈｓｐｔｌ，ｔｆｒｅｏｘｅｔｓｓｅｈｔｈｉｈｐｔｌｇｃｌｋｏｗｌ－
Ｔｈｏｇ，ｕｈｔ１００Ｃｎ）ｃｅｎｌｙＨｈ００８，ｈａｏｎｉ
ＡｂｔａｔＴｅｍａｕｌｉｎｓｒｈｉａｅｆａｒｕｔｒｌｒｐｆｎｒｓｉｅｙｔｅｉｄｖｄａａｉｔｎｘｅｉｎｅＯｔａｓｃ：ｈｎａｄａｏｉｆｔｅｄｓｓｓｇｉｌａｏｓｉｏｔｅｔｃｄｂｉｉｕｌｂｌｙａｄｅｐｒｃｓＳｔｒｇｓｏｅｏｃｕｃｓｅｒｔｈｎｉｅｈ
ＳｕｙｏａｎｓｓｆｒＤｉｅｓｓｏｒｃｌｒｌＣｒｐｔｄｆＤｉｇｏｉｏｓａｅｆＡｇｉｕｔａｏｓｕ
ＢａｅｎＭｕｔ－ｙｒＰｅｃｐｔｍｔｒｓｓｄｏｌｉＬａｅｒｅｔｏＮｅｗｏｋ
物病理学诊断经验和知识编入专家系统，利用模式识别算法，农作物常见疾病进行诊断，以大大提高诊断准确率，对可有效地提高其产量和质量。主要研究了基于一种人工神经元网络一多层感知器网络的模式识别技术在大豆疾病诊断中的应用。ＭＰ经网络通过模拟生物神经元细胞对外部刺激而产生的反应，成一种前向神经网络，以有效地解决非线Ｌ神构可
ｓｓｅｑａｔａｄｔｅｑａｔｆｒｐ’ ｒｄｃｏ．Ａｐｔｒｅｏｎｔｎｔｈｉｕａｅｎａｍｕｔｌｙｒｅｃｐｒｎ（ｃｔｕｉｎｈｕｌｙｏｏＳｐｏｕｔｎａｅｎｒｃｇｉｏｅｎｑｅｂｓｄｏｈｎｔｙｉｃｉｔｉｃｌ－ａｅｒｅｔｉｐｏ
ｅｇｎｅｕｉｚｔｎｏｐａｔｒｅｏｎｉｏｌｏｔｍａｉｎｆｃｔｙｉｍｖｈｅｐｅｉｉｎｏｉｇｏｉ．ＴｈｒｆｒｔｇｅｔｎｒａｄｅａｄｔｔｉａｉｆｔｎｒｃｇｔｎａｇｒｈＣｓｇｉａｌｍｐｅｔｒｃｓｏｆｄａｎｓｓｈｌｏｅｉｉｎｉｎｅｅｏｅ，ｉｒａｌｉｃｅ－ｙ
）ｎｕａｅｒｌ
ｎｔｒｓａｐｅｔｔｅｄａｎｓｓｏＯｙｅｎｄｓａｅ．ＴｈｅｗｏｋｉｐｌｉｄＯｈｉｇｏｉｆＳｂａｉｅｓｓｅＭＬＰｎｕａｅｗｏｋ，ｗｈｃｓａｎｖｌｄｅｃｅｔｆｅｆｒｒｅｗｏ，ｅｒｌｔｒｎｉｈｉｏｅａｆｉｎｅｄ－ｏｗａｄｎｔｒｎｉｋｉａｅｎｔｅｒｆｅｔｎｏｔｃｌｎｕｏｓｏｔｅｅｔｒａｔｌｓａｄｃｎｂｓｄｔＳｌｅｔｅｐｏｌｍｓｏｏｌｅｒｉｓｐｒｂｌｙ．ｓｂｓｄｏｈｅｃｉｓｏｆｃｒａｅｒｎｎｈｘｅｎｓｉｕｎａｅｕｅＯＯｖｈｒｂｅｆｎｎｉａｎｌｏｉｌｍｕｎｅａａｉｔｉ