基于可拓理論的儲(chǔ)糧害蟲(chóng)分類方法研究

摘要：針對(duì)儲(chǔ)糧害蟲(chóng)多種類、多特征、混合度大以及單因素識(shí)別與類別劃分結(jié)果之間不相容的特點(diǎn)，應(yīng)用物元可拓集合方法實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)糧害蟲(chóng)的自動(dòng)分類。引入一種新的糧蟲(chóng)物元矩陣的構(gòu)造方法，在計(jì)算待識(shí)別糧蟲(chóng)與各類別之間關(guān)聯(lián)度的基礎(chǔ)上，根據(jù)最大綜合關(guān)聯(lián)度準(zhǔn)則確定糧蟲(chóng)所屬類別。通過(guò)大量樣本訓(xùn)練與分析，驗(yàn)證了可拓理論應(yīng)用于儲(chǔ)糧害蟲(chóng)分類的可行性。

關(guān)鍵詞：儲(chǔ)糧害蟲(chóng)； 可拓理論； 物元矩陣； 關(guān)聯(lián)度； 識(shí)別

中圖分類號(hào)：TP391.41;S24文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1001－3695(2008)06－1710－03

只有準(zhǔn)確地檢測(cè)出儲(chǔ)糧害蟲(chóng)（以下簡(jiǎn)稱糧蟲(chóng)），才能做到有目的地防治。把糧蟲(chóng)種群控制在經(jīng)濟(jì)損害水平以下，既不會(huì)因糧蟲(chóng)造成損失，也不會(huì)因盲目防治造成浪費(fèi)、加重對(duì)糧食和環(huán)境的污染，因此實(shí)現(xiàn)糧蟲(chóng)的在線檢測(cè)和識(shí)別具有十分重要的意義[1~3]。目前在分類識(shí)別過(guò)程中用到的方法有模糊分類算法、最近鄰分類器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器[4，5]。由于糧蟲(chóng)的識(shí)別是一個(gè)多參數(shù)、混合度大的分類問(wèn)題，運(yùn)用模糊分類器和最近鄰分類器進(jìn)行分類的識(shí)別率有待于進(jìn)一步提高；運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，當(dāng)參數(shù)較多或數(shù)據(jù)量較大時(shí)會(huì)出現(xiàn)編程復(fù)雜、執(zhí)行時(shí)間較長(zhǎng)等問(wèn)題，影響了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。

1983年我國(guó)蔡文創(chuàng)立的物元可拓集合理論是用于解決不相容問(wèn)題的有力工具，經(jīng)過(guò)二十多年的發(fā)展，已廣泛應(yīng)用于邊坡穩(wěn)定、巖體質(zhì)量、地震強(qiáng)度等識(shí)別分類研究；袁金麗等人首次將可拓工程的方法應(yīng)用于糧蟲(chóng)的分類研究[6~10]。本文應(yīng)用物元和可拓集合理論構(gòu)造糧蟲(chóng)的經(jīng)典物元矩陣與節(jié)域物元矩陣，在更高的特征空間運(yùn)用更多的糧蟲(chóng)種類進(jìn)一步驗(yàn)證了可拓理論應(yīng)用于糧蟲(chóng)分類的可行性，通過(guò)研究和計(jì)算表明該方法分類的正確率高，且快速實(shí)用。

1物元和可拓集合的基本理論 

由物元和可拓集合的決策理論可知，若集合P0∈P，對(duì)任何待識(shí)別對(duì)象p∈P，可通過(guò)引進(jìn)物元R=(P，A，V)（物，特征，量值），并對(duì)其進(jìn)行變換和運(yùn)算，以判斷p∈P0的程度，具體方法如下。 

1．1經(jīng)典物元矩陣和節(jié)域物元矩陣

待識(shí)別目標(biāo)與某類的關(guān)聯(lián)度越大，表明它與該類越接近，即它與該類的相似度越高，故應(yīng)判屬為該類。

2可拓方法在儲(chǔ)糧害蟲(chóng)識(shí)別中的應(yīng)用

2．1糧蟲(chóng)圖像特征提取

筆者自行研制的取樣裝置可利用負(fù)壓自動(dòng)抽取糧食樣本，并控制其單層傳送，途經(jīng)CCD攝像機(jī)視區(qū)時(shí)，實(shí)時(shí)地?cái)z取糧蟲(chóng)樣本的圖像序列，采集卡將采集到的圖像信號(hào)由PCI總線高速傳送到微機(jī)內(nèi)存[11，12]。經(jīng)過(guò)圖像增強(qiáng)、分割及形態(tài)學(xué)處理以后，提取出糧蟲(chóng)二值圖像的面積、周長(zhǎng)等17個(gè)形態(tài)學(xué)特征[13，14]。對(duì)糧蟲(chóng)圖像的原始特征進(jìn)行歸一化處理，并由模擬退火算法自動(dòng)選擇出面積、周長(zhǎng)、復(fù)雜度等10個(gè)特征作為糧蟲(chóng)最終的分類特征[15]。

2．2糧蟲(chóng)特征的物元構(gòu)造

在分類決策的過(guò)程中，由于特征值的變化是隨機(jī)噪聲等因素引起的，可以把特征值的波動(dòng)視為一種正態(tài)分布。根據(jù)正態(tài)分布的“3δ”性質(zhì)，若目標(biāo)屬于A類，則其每個(gè)特征均以99．7%的概率落在A類特征均值的三倍方差以內(nèi)；若目標(biāo)不屬于A類，它的某些特征可能落在三倍方差以外或者更遠(yuǎn)的地方。由此本文提出利用[μij-3δij，μij+3δij]來(lái)確定九類糧蟲(chóng)的經(jīng)典域，以[0，1]作為節(jié)域。其中，μij和δij分別表示第i類糧蟲(chóng)第j個(gè)特征的均值和方差。若經(jīng)典域的下限超過(guò)0或者上限超過(guò)1，由于所有特征都經(jīng)過(guò)歸一化處理，即特征區(qū)間為[0，1]，下限和上限分別用0和1代替。

2．3九類糧蟲(chóng)的分類識(shí)別

部分待識(shí)別糧蟲(chóng)樣本圖像的特征如表1所示。其中，10個(gè)特征自左到右依次為面積、標(biāo)準(zhǔn)積、周長(zhǎng)、延伸率、復(fù)雜度、占空比、等效半徑、圓形性、不變矩2和不變矩4。

3結(jié)束語(yǔ)

本文利用可拓理論的方法對(duì)儲(chǔ)糧害蟲(chóng)的分類問(wèn)題進(jìn)行研究，提出了一種新的構(gòu)造物元矩陣的方法。通過(guò)大量樣本的訓(xùn)練與測(cè)試，識(shí)別率為93.33%；采用同樣的數(shù)據(jù)和同樣的權(quán)重進(jìn)行分析，比文獻(xiàn)[10]的識(shí)別率提高了11.11%，表明構(gòu)造物元的方法是切實(shí)可行的。采用同樣的樣本數(shù)據(jù)，比文獻(xiàn)[4]的識(shí)別率提高了6．67%，證實(shí)了用可拓方法對(duì)儲(chǔ)糧害蟲(chóng)進(jìn)行分類的效果要優(yōu)于模糊分類器?？赏乩碚撝嘘P(guān)聯(lián)度的計(jì)算簡(jiǎn)單、使用方便，且能達(dá)到計(jì)算速度快、識(shí)別率高的效果。目前，可拓理論用于儲(chǔ)糧害蟲(chóng)的識(shí)別還處于剛剛起步的階段，這方面的理論還有待于進(jìn)一步的完善與提高。

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