准确识别杂草是智能化除草技术所要解决的关键问题，为了实现棉花田间杂草的特征降维及分类识别，提出了遗传算法（GA）融合人工神经网络(ANN)的算法。试验中共采集棉花和杂草样本195个，提取棉花和杂草的形状特征、4个方向灰度共生矩阵纹理特征、HSV空间颜色特征等2 种参数。将21种特征参数按照一定顺序组成码串作为遗传个体，融合神经网络模式识别算法，以实现特征参数的有效降维。对利用降维后的优良特征参数组合、全部特征参数以及主成分分析方法（PCA)降维识别的准确率进行了对比，结果表明：利用融合算法降维得到的不同特征组合，可将特征参数维数保持在8~13维，有效降低了特征参数空间的复杂度；融合算法平均分类准确率稳定在98%左右，明显优于PCA分析法。对降维后的优良特征参数组合进行自组织特征映射网络训练（SOM），可视化拓扑结构图表明，降维后的优良特征组合对各个类别的影响呈现出独立性、可区分性的显著特点，宽长比、H三阶矩特征与棉花样本的分类准确率呈强相关性，H一阶矩、S三阶矩对苘麻、龙葵草、灰菜、田旋花样本的分类影响显著，而对棉花样本的分类准确率影响较弱。
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