基于概率神经网络的尿样颜色识别.pdf

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1、第34卷第5期光学仪器V01．34，No．52012年10月OPTICALINSTRUMENTSOctober，2012文章编号：1005—5630(2012)05—0023—05基于概率神经网络的尿样颜色识别王春红，张弘强，于长兴(绥化学院电气工程学院，黑龙江绥化152061)*摘要：基于概率神经网络，提出一种与尿液反应后尿试纸的颜色识别方法。针对颜色色空间转换的非线性复杂关系．获取标准阈值颜色色度值，进行归一化处理后，建立基于概率神经网络的尿样颜色识别模型。实验结果表明，用概率神经网络进行尿样颜色识别是

2、可行而有效的。与颜色色差评价方法作比较，该方法无须进行色空间转换，只利用设备原有RGB颜色空间的RGB值即可实现，更易于操作。关键词：概率神经网络(PNN)；颜色识别；生化分析中图分类号：TP391．4文献标识码：Adoi：10．3969／j．issrL1005—5630．2012．05．005ResearchoncolorrecognitionofurinetestpaperbasedonprobabilisticneuralnetworkWANGChunhong，ZHANGHongqiang。yUCha

3、ngxing(CollegeofElectricalEngineering，SuihuaUniversity，Suihua152061，China)Abstract：Acolorrecognitionmethodofurinetestpaperbasedonprobabilisticneuralnetworks(PNN)isproposed．Accordingtothecomplicatednonlinearrelationshipofthecolorspacetransformation，thestand

4、ardthresholdvalueiSobtainedafternormalization．PNNiSestablishedforcolorrecognitionofurinetestpaper．Theresultsindicatethatthismethodhashighconvergencespeedandforecastprecisionaswellashighfeasibility．Acomparisonwiththecolordifferenceevaluationmethodindicatest

5、hattheproposedmethodheredoesnotneedcolorspaceconversion，usingonlyoriginalRGBcolorvalue，whichiseasytounderstandandoperate．Keywords：probabilisticneuralnetwork(PNN)；colorrecognition；biochemicalanalysis引言颜色识别在遥感技术、工业过程控制、材料分拣识别、图像处理、产品质检、机器人视觉系统等领域已得到广泛应用。利用已有

6、的彩色图像处理设备，如彩色扫描仪、彩色数码相机、摄像头等，可以进行尿液的医学生化分析Ⅲ。但是，由于系统信号传输的非线性、硬件设备本身的局限性及其它各种外在因素的影响，不同设备间颜色信息的传递也不是线性的，而是非常复杂的。即使是同一彩色图像，经不同的彩色图像处理设备扫描或拍摄后再输人到计算机中所得到的RGB数据文件在比例关系上和数量大小方面也’收稿日期：2012—0409基金项目：黑龙江省教育厅科学技术研究项目(11551561)；黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12511631)作者简介：王春红(1974)

7、，女，黑龙江绥化人，副教授，博士，主要从事颜色科学、颜色图像处理方面的研究。·24·光学仪器第34卷会呈现明显的失调和不一致心J。概率神经网络(PNN)是一种基于概率密度函数理论且泛化能力很强的神经网络，并且能够广泛地应用于模式识别等领域。可以利用线性学习算法完成以往非线性算法的工作，又可以保持非线性算法的高精度特性‘3。4。。现基于PNN，提出一种与尿液反应后尿试纸的颜色识别方法。针对颜色色空间转换的非线性复杂关系，在获取标准阈值颜色色度值后，进行归一化处理，建立PNN，用于尿样颜色的识别，并与颜色色差评

8、价方法进行比对。1概率神经网络(PNN)1．1PNN特点PNN是统计方法与前馈神经网络相结合的一种神经网络模型。与多层前馈神经网络(backpropagation，BP)相比较，PNN的主要优势为：(1)网络收敛速度快。网络结构仅有两层，并且运算时不需要返回网络再对权值进行修改；(2)无论多么复杂的分类问题，只要有足够的训练数据，PNN可以保证获得贝叶斯准则下的最优解；(3)允许减少或增JJHiJil练数据而无需