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摘要:
现阶段可用于农产品无损检测的模型很多,其中应用最广的是线性模型和神经网络模型.本文以山东产富士苹果为试验对象,使用CT技术对富士苹果的含水率进行了预测.为了比较线性模型和神经网络模型在预测富士苹果含水率应用中的效果,分别通过线性回归和神经网络进行了建模.研究发现,线性回归模型设计过程较神经网络模型简单.但神经网络模型的精确度较高,可拓展性较强.
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文献信息
篇名 神经网络和线性回归在苹果含水率预测中的应用
来源期刊 农业机械学报 学科 农学
关键词 苹果 含水率 检测 神经网络 线性回归 CT技术
年,卷(期) 2008,(2) 所属期刊栏目 研究简报
研究方向 页码范围 198-200
页数 3页 分类号 S11
字数 2601字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张京平 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 18 154 7.0 11.0
2 王会 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 15 101 6.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
苹果
含水率
检测
神经网络
线性回归
CT技术
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业机械学报
月刊
1000-1298
11-1964/S
大16开
北京德外北沙滩1号6信箱
2-363
1957
chi
出版文献量(篇)
11867
总下载数(次)
31
总被引数(次)
174483
相关基金
浙江省自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://www.zjnsf.net/
项目类型:一般项目
学科类型:
论文1v1指导