基于改进的PSO进化神经计算进行苹果颜色快速分级

• 作者: 侯树民 岳大为 张冠英 李奎 袁金丽 郭志涛
• 来源期刊: 河北农业大学学报
• 关键词: 粒子群优化算法 自适应惯性权值 神经计算 苹果颜色分级
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 页码范围: 109-113
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1573.2008.06.026

摘要

为克服在苹果颜色分级中存在的速度慢、误差大等缺点,基于再现群智能的粒子群进化算法和神经计算技术,提出了一种新颖、快速的智能分级方法,即首先通过计算机视觉技术获取苹果表面颜色的色度,并提取其特征;然后采用改进的带自适应惯性权值的粒子群优化算法训练神经网络结构,最后用训练好的神经网络进行苹果颜色分级.实际应用表明该方法切实可行且效果显著,不仅分级速度快,而且分级正确率高达98%以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张冠英	河北工业大学电气工程学院	24	173	7.0	13.0
2	李奎	河北工业大学电气工程学院	64	739	16.0	25.0
3	郭志涛	河北工业大学信息工程学院	47	339	9.0	16.0
4	岳大为	河北工业大学电气工程学院	30	307	9.0	17.0
5	侯树民	河北工业大学电气工程学院	3	60	3.0	3.0
6	袁金丽	河北工业大学信息工程学院	16	210	7.0	14.0