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1. 基于图像分析的蔬菜食叶害虫识别技术

蔡清何东健

计算机应用 2010, 30 (07): 1870-1872.

摘要（1387）

PDF （470KB）（1578）

为实现蔬菜食叶害虫计算机识别和虫害程度的科学评价，提出通过虫食菜叶确定害虫的反向识别方法。对虫食菜叶图像预处理后，自动提取虫食菜叶图像圆度、复杂度、球形度等7个形状特征值，并构建BP神经网络模型进行识别。实验结果表明，该方法能很好地通过虫食菜叶的几何特征识别害虫种类，为科学防治和害虫危害程度评价提供科学依据。

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2. 基于概率分布图的运动目标轮廓快速提取方法

陆铖何东健

计算机应用

摘要（2223）

PDF （1777KB）（1240）

以对图像分析起重要作用的目标轮廓提取技术为重点，研究并提出一种基于概率分布图的目标轮廓快速提取方法，该方法先从视频中检测到前景目标并建立目标概率模型，再根据建立的模型计算目标概率分布图，用该分布图提取出目标轮廓。对2330幅包含运动目标的视频帧进行测试，结果表明，该方法简单有效，处理速度快，提取的轮廓准确、清晰，对目标形变具有很好的鲁棒性。

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3. 一种用于BP网络优化的并行模拟退火遗传算法

刘月娥;何东健;李峥嵘

计算机应用

摘要（1093）

PDF （547KB）（1121）

针对模拟退火算法和遗传算法存在的不足，提出了并行模拟退火遗传算法，并用于3层BP神经网络优化。在适应度函数中引入模拟退火机制，采用排序、最优保存策略选择算子、启发式交叉和多点非均匀变异改进遗传算子，利用模拟退火算法产生新解增加搜索方向，并结合并行进化思想对经典遗传算法进行改进。通过对英文字母识别的仿真实验，表明该方法全局搜索能力、局部搜索能力和收敛速度都优于经典遗传算法。