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基于机器视觉和非线性的芽形绿茶外形感官品质评价(英文)
被引量:
12
1
作者
Chun-wang DONG
Hong-kai ZHU
+3 位作者
Jie-wen ZHAO
yong-wen jiang
Hai-bo YUAN
Quan-sheng CHEN
《Journal of Zhejiang University-Science B(Biomedicine & Biotechnology)》
SCIE
CAS
CSCD
2017年第6期544-548,共5页
目的:针对传统人工感官评价缺陷,建立客观、量化、有效和无损的芽形绿茶外形品质表征方法。创新点:采用图像特征(色泽和纹理)和Ada Boost改进的ELM(极限学习机)混合算法(Ada-ELM),明确了茶叶外形表象与人的感官感受间的非线性量化解析...
目的:针对传统人工感官评价缺陷,建立客观、量化、有效和无损的芽形绿茶外形品质表征方法。创新点:采用图像特征(色泽和纹理)和Ada Boost改进的ELM(极限学习机)混合算法(Ada-ELM),明确了茶叶外形表象与人的感官感受间的非线性量化解析关系。方法:基于机器视觉和图像处理技术,提取不同品质茶样的纹理和色泽等图像特征(表1),并与专家感官评分进行关联分析,筛选出10个极显著相关的特征变量(图1)。进而采用偏最小二乘法(PLS)和Ada-ELM,分别建立了针芽形绿茶外形感官品质的线性和非线性预测模型(表2),并进行模型性能比较。结论:非线性模型能更好地表征图像信息与感官评分间的关联,且Ada Boost集成算法能进一步提升ELM模型的预测精度和泛化性。综合而言,采用计算机图像特征量化评价芽形绿茶的外形品质是可行的,为拓展茶叶感官评审方法和规模化、自动化加工中品质的专家决策技术,提供了一种新的技术途径和思路。
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关键词
芽形绿茶
外形品质
图像特征
非线性建模
极限学习机(ELM)
原文传递
题名
基于机器视觉和非线性的芽形绿茶外形感官品质评价(英文)
被引量:
12
1
作者
Chun-wang DONG
Hong-kai ZHU
Jie-wen ZHAO
yong-wen jiang
Hai-bo YUAN
Quan-sheng CHEN
机构
School of Food and Biological Engineering
Tea Research Institute
出处
《Journal of Zhejiang University-Science B(Biomedicine & Biotechnology)》
SCIE
CAS
CSCD
2017年第6期544-548,共5页
基金
supported by the National Natural Science Foundation of China(No.31271875)
the Natural Science Foundation of Zhejiang Province(No.Y16C160009)
the Key Research Projects of Zhejiang(No.2515C02001),China
文摘
目的:针对传统人工感官评价缺陷,建立客观、量化、有效和无损的芽形绿茶外形品质表征方法。创新点:采用图像特征(色泽和纹理)和Ada Boost改进的ELM(极限学习机)混合算法(Ada-ELM),明确了茶叶外形表象与人的感官感受间的非线性量化解析关系。方法:基于机器视觉和图像处理技术,提取不同品质茶样的纹理和色泽等图像特征(表1),并与专家感官评分进行关联分析,筛选出10个极显著相关的特征变量(图1)。进而采用偏最小二乘法(PLS)和Ada-ELM,分别建立了针芽形绿茶外形感官品质的线性和非线性预测模型(表2),并进行模型性能比较。结论:非线性模型能更好地表征图像信息与感官评分间的关联,且Ada Boost集成算法能进一步提升ELM模型的预测精度和泛化性。综合而言,采用计算机图像特征量化评价芽形绿茶的外形品质是可行的,为拓展茶叶感官评审方法和规模化、自动化加工中品质的专家决策技术,提供了一种新的技术途径和思路。
关键词
芽形绿茶
外形品质
图像特征
非线性建模
极限学习机(ELM)
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器视觉和非线性的芽形绿茶外形感官品质评价(英文)
Chun-wang DONG
Hong-kai ZHU
Jie-wen ZHAO
yong-wen jiang
Hai-bo YUAN
Quan-sheng CHEN
《Journal of Zhejiang University-Science B(Biomedicine & Biotechnology)》
SCIE
CAS
CSCD
2017
12
原文传递
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