韓 霄，楊宇姝，馮 江，袁 琦

(東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 電氣與信息學(xué)院，哈爾濱 150030)

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基于優(yōu)化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的大豆蟲害診斷

韓 霄，楊宇姝，馮 江，袁 琦

(東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 電氣與信息學(xué)院，哈爾濱 150030)

采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于大豆蟲害快速識別方法。首先選擇我國北方地區(qū)具有代表性的食心蟲等7種蟲害作為輸出，用數(shù)字化特征表示。依據(jù)危害方式、危害癥狀等8種性狀對182個大豆蟲害樣品進行診斷，選擇136個樣本作為訓(xùn)練集，選擇46個樣本作為預(yù)測集。首先使用AHP層次分析法對權(quán)值進行調(diào)整；其次，依據(jù)最優(yōu)參數(shù)分別建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。實驗結(jié)果表明：選擇模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行模型建立，共預(yù)測對44個樣本，判定識別率高達95%，證明了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行大豆蟲害判別是可行的。

大豆蟲害；AHP層次分析法；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

0 引言

大豆是我國重要的糧食作物和油料作物，在我國已有5 000年多的栽培歷史。大豆因其擁有豐富的不飽和脂肪酸、優(yōu)質(zhì)蛋白質(zhì)及維生素，被稱為豆類產(chǎn)品中營養(yǎng)價值最高的品種。其蛋白質(zhì)的含量比豬肉高2倍，是雞蛋含量的2.5倍，還含有豐碩的鈣、磷、鎂、鉀等無機鹽，以及銅、鐵、鋅、碘、鉬等微量元素。我國大豆主產(chǎn)區(qū)位于東北，而在大豆作物種植過程中，病蟲害是影響大豆產(chǎn)量及品質(zhì)的重要非自然因素。在多數(shù)地區(qū)每年因病蟲害造成的直接經(jīng)濟損失可達10%左右，嚴重的可達30%以上，病蟲害的存在嚴重制約了大豆的產(chǎn)量及品質(zhì)。

病蟲害在種植過程中從產(chǎn)生誘因到產(chǎn)生環(huán)境，從發(fā)病時間到發(fā)病癥狀都具有多重不確定性，不同的病蟲害對大豆作物的危害部分及損害方式也不盡相同。因此，如何對病蟲害進行準確而快速的識別和診斷是一項重要的工作。通過對病蟲害的正確判斷才可以進行有針對性的防治，有效降低病蟲害對產(chǎn)量與品質(zhì)的影響。

近年來，已有部分專家學(xué)者進行了農(nóng)作物病蟲害專家診斷系統(tǒng)的研究，通過病蟲害發(fā)生時發(fā)病癥狀及病原誘因等，輔以病蟲害圖像數(shù)據(jù)庫并結(jié)合自身的經(jīng)驗及病蟲害發(fā)病規(guī)律來判斷，最終總結(jié)出進行判斷的診斷要點且給出對該病癥的防治技術(shù)及防治策略。但這種方法還是依托于經(jīng)驗推理，對信息描述的不完整性和模糊性往往會對判斷結(jié)果產(chǎn)生較大干擾，方法的智能性也不夠全面。為此，本文采用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過建立大豆病蟲害信息模型及對不同癥狀信息的多重擬合達到準確預(yù)測病蟲害的目的，建立集實用性、高效性和智能性于一體的大豆病蟲害快速診斷模型，規(guī)避人為經(jīng)驗預(yù)測帶來的不確定性。

1 大豆蟲害的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊系統(tǒng)結(jié)合起來，充分利用了兩者的互補性，集自然語言與邏輯推理于一體，具有學(xué)習(xí)、識別、自適應(yīng)和聯(lián)想等功能。所建模型主要包括輸入向量初始化、輸入向量模糊化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和輸出向量反模糊化4個部分[2]。

1.1 輸入向量初始化設(shè)計

在應(yīng)用模糊理論時，應(yīng)把確定模糊集的隸屬函數(shù)作為首要任務(wù)。隸屬函數(shù)不僅可通過量化來實現(xiàn)對應(yīng)的數(shù)學(xué)運算和處理，還可以反映模糊觀點的特征。直覺法、最小模糊度法等，被普遍的用來確定函數(shù)的隸屬度。筆者選用的是Saaty[3]提出的AHP層次分析法，可將定量與定性分析、客觀計算與主觀判斷相結(jié)合，動態(tài)確定蟲害樣本間各癥狀的相對權(quán)重，通過一致性查驗后，才可以作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)[4]。

1.2 輸入向量模糊化設(shè)計

人腦中產(chǎn)生的概念上的模糊性來自于客觀世界的模糊性，人們聰明地利用自己所建立的模糊概念進行推理、判斷和控制，完成那些計算機所不能完成的工作。在實際生活中，人們無法準確地描述大豆蟲害的特征，如對于成蟲顏色的描述有褐色、黑褐色、灰褐色、黃褐色等[1]，不同人對于褐色的描述不盡相同。模糊問題無法規(guī)避，如果不能合理地處理這種情況，將會影響到診斷的結(jié)果，所以必將對數(shù)據(jù)進行定量的分析。

1.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的T-S模糊模型[2]被普遍的應(yīng)用。T-S模糊系統(tǒng)是一種自適應(yīng)能力很強的模糊系統(tǒng)，不但能主動更新，還能不停地修正模糊子集的隸屬函數(shù)。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常被劃分為4層，分別為輸入層、模糊化層、模糊規(guī)則計算層和輸出層[2]。具體結(jié)構(gòu)如下：

1)輸入層。輸入層與輸入向量連接，輸入向量為經(jīng)AHP層次分析法處理后的各癥狀間的相對權(quán)重值，節(jié)點數(shù)與輸入向量維數(shù)相同。

2)模糊化層。模糊化層采取的是經(jīng)隸屬度函數(shù)對輸入值進行模糊化獲得的模糊隸屬度值。高斯函數(shù)通常作為隸屬度函數(shù)被普遍使用。

3)模糊規(guī)則計算層。模糊規(guī)則計算層的ω值采取模糊連乘公式計算獲得。

4)輸出層。輸出層也為反模糊化模塊。本文訓(xùn)練數(shù)據(jù)的輸出向量采用的是數(shù)字化編碼方式[1]。即大豆7種常見蟲害用數(shù)字編碼1，2，3，4，5，6，7表示。輸出層采取式(1)計算模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出。則有

(1)

本例中的MatLab代碼帶入式(2)，則有

yn(k)=addyw/addw

(2)

其中，addyw為模糊規(guī)則計算結(jié)果；addw為所得權(quán)值總和。輸出值為患該種蟲害的隸屬度，最后按照輸出層輸出的蟲害隸屬度來進行if語句判斷。若是輸出結(jié)果小于等于1.5，則輸出1；如果輸出結(jié)果大于1.5且小于2.5，則輸出結(jié)果為2；以此類推，直至輸出7個數(shù)字結(jié)果，從而可確定大豆患了何種蟲害。

2 知識的實現(xiàn)

不同的癥狀對于大豆蟲害的診斷重要性程度不同，有些特征比較明顯的則被稱為主要癥狀，而那些不太明顯的則被稱為次要癥狀，因此確定癥狀之間的重要性隸屬度函數(shù)是至關(guān)重要的。本文采用的是AHP層次分析法[5]，按照1～9的標度方法。建立層次結(jié)構(gòu)模型(見圖1)，C1～C8為給出的大豆食心蟲癥狀表，如表1所示。

圖1 大豆食心蟲蟲害層次結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Soybean pod borer insect pest hierarchy chart表1 大豆食心蟲蟲害層次結(jié)構(gòu)表Table 1 Soybean pod borer insect pest hierachy table

序號特征序號癥狀C1危害方式S1,S2,S3刺吸,咬食,蛀食C2危害部位S4…S13根,果實…莖C3危害癥狀S14…S28分枝結(jié)莢少…根腐爛C4成蟲顏色S29…S36淡黃色…C5卵的顏色S37…S42初為白后由黃變紅…黃白色至黃褐色

續(xù)表1

根據(jù)AHP層次分析法，舉例對大豆食心蟲蟲害的8種蟲害特征以及54個蟲害癥狀進行了層次分析，并畫出了層次結(jié)構(gòu)圖，如圖1所示[4]。其中，8種特征分量下又分別分為3種至15種不等的癥狀分量，圖中限于篇幅僅以一個癥狀分量表示。

由圖1中的蟲害層次結(jié)構(gòu)圖得出表1的層次結(jié)構(gòu)表，并由該表分別建立層次分析矩陣。第1個層次分析矩陣為由8個特征分量建立的8×8矩陣；第2個矩陣為癥狀S1到S3的3×3癥狀矩陣，以此類推。

最后，根據(jù)以下步驟，構(gòu)造相對權(quán)重矩陣。首先依據(jù)專家經(jīng)驗給出癥狀間的相對重要程度，舉例對該樣本的危害癥狀的非零15個癥狀構(gòu)建判斷矩陣M，則有

M中元素代表橫坐標癥狀相對于縱坐標癥狀導(dǎo)致大豆食心蟲蟲害的可能性。在構(gòu)建完矩陣后需計算各癥狀導(dǎo)致大豆食心蟲蟲害的相對權(quán)重，則有

W=(0.0707 0.0683 0.0434 0.0327 0.0235

0.0313 0.0668 0.2978 0.0254 0.0675

0.0455 0.1118 0.0389 0.0536 0.0227)

然后，進行一致性檢驗。經(jīng)檢驗，一致性比率為0.0586<0.1，一致性檢驗合格。最后，將通過驗證的計算成果作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的輸入向量。

3 大豆蟲害模型建立

對大豆蟲害樣本進行分類，在182個樣本中選擇136個作為訓(xùn)練集，46個作為預(yù)測集，分別建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性模型，通過對不同參數(shù)的探討找出最優(yōu)建模參數(shù)，最終選取出具有最佳判別結(jié)果的模型。

3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AHP建模

目前，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實際應(yīng)用中，使用最多的是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，又名誤差反傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[6]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于反向調(diào)節(jié)而進行擬合求解方法。對于大豆蟲害診斷可以看作是癥狀輸入到蟲害種類輸出的非線性映射問題。將樣本的輸入輸出通過負梯度下降算法，利用迭代運算求解權(quán)值而轉(zhuǎn)化為一個非線性的優(yōu)化方法。但是，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在運算中容易陷入局部最小值，因此對種種影響因素的選擇至關(guān)重要。

3.1.1 參數(shù)的確定及結(jié)果

對非線性問題，輸入層和隱含層較多采用非線性傳輸函數(shù)，輸出層則采用線性傳輸函數(shù)Purelin，以保持輸出的范圍[7]。而其他幾種參數(shù)經(jīng)反復(fù)訓(xùn)練最終確定傳遞函數(shù)為tansig，訓(xùn)練函數(shù)為trainlm，訓(xùn)練目標為0.000 1，訓(xùn)練次數(shù)為200次，隱含層節(jié)點數(shù)為9。當動量因子選取0.9、學(xué)習(xí)速率選取0.1時，得出輸出成果，如圖2所示。

從圖2中可以看出：預(yù)測準確率達到了90%，在進行預(yù)測的46個樣本中，預(yù)測對了42個。食心蟲病的7號樣本、大豆根潛蠅病的20號樣本、東北大黑鰓金龜病的34和38號樣本預(yù)測錯誤，具有較好的預(yù)測效果。

3.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖對環(huán)境的變化有較強的自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力，但從系統(tǒng)的建模角度來看，它采用的是黑箱型學(xué)習(xí)模式。因此，學(xué)習(xí)完成后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所獲得的輸入/輸出關(guān)系表達出來無法被人們輕易的接受，也即是它所表達的信息都是隱含的，若是要理解它，幾乎是不可能的。相反，模糊系統(tǒng)建立在被人們?nèi)菀捉邮艿谋磉_方式上，但缺點是學(xué)習(xí)能力較差，如何自動生成和調(diào)整隸屬度函數(shù)和模糊規(guī)則是一個難題。在現(xiàn)場，通常是通過手動的方式，依賴于專家，也很費時間[8]。

因此，如何將二者結(jié)合，既匯集了兩者的優(yōu)點，也能有效地互補各自的缺陷，使預(yù)測結(jié)果更加精確，是至今最為引人關(guān)注的課題之一。該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。

圖2 蟲害BP預(yù)測結(jié)果圖Fig.2 Pest forecasting BP results chart

圖3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.3 Fuzzy neural network structure diagram

3.2.1 相關(guān)參數(shù)匯集

依據(jù)于模糊系統(tǒng)建立模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點及參數(shù)均有一定的物理寄義。其中，主要有兩個問題需要解決[8]：一是確定模糊規(guī)則，本文的模糊規(guī)則計算采納的是模糊聯(lián)乘公式；二是優(yōu)化參數(shù)，包含隸屬度函數(shù)的寬度、權(quán)值和中心，隸屬度函數(shù)采取的是高斯函數(shù)。本文輸入層、輸出層節(jié)點數(shù)分別為54和1，隱含層節(jié)點數(shù)為20，訓(xùn)練次數(shù)為500。由于本文輸入數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)輸出的影響是同等的，所以初始值P是同樣的，模糊隸屬度函數(shù)中心c和寬度b隨機獲得[2]。

3.2.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AHP建模

對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建前向模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，當用AHP層次分析法對大豆蟲害影響因素的54個特征分量進行權(quán)值調(diào)整作為輸入后，經(jīng)過訓(xùn)練，從圖4中可以看出：樣本4和樣本34有較大誤差，樣本20有少許誤差，但整體預(yù)測結(jié)果較好。

經(jīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測后得出輸出向量，輸出向量經(jīng)if語句判斷后，結(jié)果如表2所示。從表2中可看出：4號蚜蟲和34號東北大黑鰓金龜數(shù)據(jù)存在誤差，但整體預(yù)測效果還是比較理想的。

圖4 大豆蟲害模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練圖及預(yù)測圖Fig.4 Training chart and forecasting chart of soybean pest fuzzy表2 蟲害訓(xùn)練函數(shù)的選擇Table 2 Selection of pest training function

序號原始值BP預(yù)測值FNN預(yù)測值序號原始值BP預(yù)測值FNN預(yù)測值序號原始值BP預(yù)測值FNN預(yù)測值110.99701211.01141311.01291410.99147511.00761622.00992723.00022821.91142922.266621022.246921121.989721233.097531333.026831433.043331532.992231633.061331733.079931844.025341944.011642042.870042143.954642244.001142343.955142444.004442554.995152654.977052754.975552854.986852955.002653055.015953166.010463265.976963464.812043566.034463665.957963766.038763866.726363977.029974076.977574176.989474277.014574377.023574477.016874576.984173366.053464676.97547

訓(xùn)練輸出結(jié)果采用數(shù)字化編碼方式，1、2、3、4、5、6、7分別代表7種蟲害，從表2中可以看出：經(jīng)訓(xùn)練后，46個預(yù)測樣本有44個預(yù)測正確，預(yù)測準確率達到了95%。

經(jīng)過預(yù)測，給出BP和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測集原始值和最終兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測值結(jié)果，如表2所示。經(jīng)過比較兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測準確率，最終筆者選擇用AHP層次分析法對輸入向量進行處理，并選用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來診斷大豆的蟲害。

4 結(jié)論

利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行大豆蟲害的識別和診斷，對蟲害的訓(xùn)練結(jié)果進行數(shù)字歸納和分類，通過建立非線性模型的方式來進行蟲害快速診斷，對182個大豆蟲害樣品進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立，選擇136個作為訓(xùn)練集，46個做為預(yù)測集。實驗結(jié)果表明：采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對未知蟲害樣品判別率達90%，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判定識別率為95%。該方法的引進可有效解決常規(guī)病蟲害檢測專家系統(tǒng)中主觀判斷不一致等問題，減少人為判定推理而引起的判別錯誤，為今后開發(fā)具有自動判定病蟲害專家系統(tǒng)提供一種行之有效的新方法和新思路。

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Soybean Pest Diagnosis Based on Optimized Weights of Fuzzy Neural Network

Han Xiao, Yang Yushu，F(xiàn)eng Jiang，Yuan Qi

(College of Electrical and Information, Northeast Agricultural University, Harbin 150030,China)

To distinguish soybean pest rapidly by using fuzzy neural network.First of all,choosing the representative 7 kinds of insects as output such as soybean pod borer and so on. Using digital features to express.According to 8 kinds of characteristics, such as damage mode and damage symptom, 182 soybean pest samples were diagnosed, 136 samples were selected as training set, and 46 samples were used as prediction set.Firstly, using the AHP analytic hierarchy process to adjust the weights;Secondly, the BP neural network and Fuzzy neural network model are established respectively according to the optimal parameters.The experimental results show that the method of selecting the analytic hierarchy process and Fuzzy neural network for modeling, a total of 44 samples, the identification rate is 95%, it is proved that this method is feasible.

soybean pest; AHP analytic hierarchy process; fuzzy neural network; BP neural network

2016-03-07

黑龍江省自然科學(xué)基金項目(F201401)

韓 霄(1991-)，女，哈爾濱人，碩士研究生，(E-mail)hanxiao674@163.com。

楊宇姝(1973-)，女，哈爾濱人，副教授，碩士生導(dǎo)師，(E-mail)ysyang731203@sina.com。

S431.12;S431.9

A

1003-188X(2017)03-0247-06