人工神经网络在猕猴桃种类识别上的应用

• 作者: 张李娴 郭红利
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 工学
• 关键词: 食品科学技术基础学科 猕猴桃 应用 人工神经网络 介电特性 识别
• 年，卷（期）: 2006,（12）
• 所属期刊栏目: 新技术应用
• 页码范围: 195-198
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 2367字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-188X.2006.12.065

摘要

在猕猴桃介电特性研究的基础上,将人工神经网络技术应用于猕猴桃的种类识别.该种类识别属于模式识别,其关键在于提取样品的特征参数,在获得特征参数的基础上,选取合适的网络通过训练来进行识别.猕猴桃种类识别的研究为自动化识别果品的种类、品种和新鲜等级等提供了一种新方法,为进一步研究果品介电特性与其内在品质的关系提供了一定的理论与实践基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭红利	西北农林科技大学机电学院	19	63	4.0	7.0
2	张李娴	西北农林科技大学机电学院	12	33	4.0	5.0