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基于遗传算法BP神经网络芒果成熟度判别模型的构建与优化
1
作者
房芯如
邢靖萱
+1 位作者
索郎措
江亿平
《北方农业学报》
2023年第5期103-113,共11页
【目的】基于遗传算法,构建及优化BP神经网络芒果成熟度判别模型。【方法】以小台芒为试验材料,测定不同成熟度芒果的硬度、糖度以及拍摄RGB图像,分析芒果硬度、糖度及图像特征变量(R、G、B、H、S、V分量)与芒果成熟度之间的相关性;利...
【目的】基于遗传算法,构建及优化BP神经网络芒果成熟度判别模型。【方法】以小台芒为试验材料,测定不同成熟度芒果的硬度、糖度以及拍摄RGB图像,分析芒果硬度、糖度及图像特征变量(R、G、B、H、S、V分量)与芒果成熟度之间的相关性;利用遗传算法得到最优网络权值及阈值,构建BP神经网络芒果成熟度判别模型,并对其进行优化。【结果】随着芒果成熟度的增加,糖度表现出较明显的增长趋势、硬度表现出较明显的下降趋势;图像的特征分量(R、G、B、H、S分量)在不同成熟度阶段呈显著性差异(P<0.05);基于遗传算法优化BP神经网络的芒果成熟度判别模型经过预测后,分类准确率为96.3%。【结论】基于遗传算法优化BP神经网络的芒果成熟度判别模型能较为准确地判断不同成熟度的芒果。
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关键词
芒果
成熟度
遗传算法
BP神经网络
判别模型
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职称材料
题名
基于遗传算法BP神经网络芒果成熟度判别模型的构建与优化
1
作者
房芯如
邢靖萱
索郎措
江亿平
机构
南京农业大学
出处
《北方农业学报》
2023年第5期103-113,共11页
基金
江苏省大学生创新创业训练计划项目(202210307169Y)。
文摘
【目的】基于遗传算法,构建及优化BP神经网络芒果成熟度判别模型。【方法】以小台芒为试验材料,测定不同成熟度芒果的硬度、糖度以及拍摄RGB图像,分析芒果硬度、糖度及图像特征变量(R、G、B、H、S、V分量)与芒果成熟度之间的相关性;利用遗传算法得到最优网络权值及阈值,构建BP神经网络芒果成熟度判别模型,并对其进行优化。【结果】随着芒果成熟度的增加,糖度表现出较明显的增长趋势、硬度表现出较明显的下降趋势;图像的特征分量(R、G、B、H、S分量)在不同成熟度阶段呈显著性差异(P<0.05);基于遗传算法优化BP神经网络的芒果成熟度判别模型经过预测后,分类准确率为96.3%。【结论】基于遗传算法优化BP神经网络的芒果成熟度判别模型能较为准确地判断不同成熟度的芒果。
关键词
芒果
成熟度
遗传算法
BP神经网络
判别模型
Keywords
Mango
Maturity
Genetic algorithm
BP neural network
Discrimination model
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S667.7 [农业科学—果树学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于遗传算法BP神经网络芒果成熟度判别模型的构建与优化
房芯如
邢靖萱
索郎措
江亿平
《北方农业学报》
2023
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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