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我国是烟草的消费大国,其生产与销售为政府及社会带来的了大量的税收与GDP增量.然而在实际的生产过程中,由于贮存工艺等方面的不利影响会形成烟叶发霉等现象,进而降低了卷烟类产品的品质.基于上述特征有必要开发一款能够自动识别霉烟叶的系统来降低其收储风险,Bagging算法是一种基于图像色差识别具有学习修订功能的模糊评价方式,以此为主要方法对相关系统信息开发.通过研究表明此种模式经过有限学习(好烟叶与霉烟叶各100幅)后对1 000幅图像进行识别,综合识别率为99.57%,说明该系统有效,适宜于在实际生产中