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摘要:
系统地阐述了肉类新鲜度的智能检测方法.采用多数据融合技术,在Matlab平台下,仿真模型对肉的新鲜度达到了很好的预测效果.从实际角度出发,借助模糊聚类手段,将现有的肉类新鲜度3个等级划分出具有适用性的5个参考标准中心点,对肉类新鲜度模糊分类具有一定参考价值.
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文献信息
篇名 基于Matlab的神经网络猪肉新鲜度测定与研究
来源期刊 农机化研究 学科 农学
关键词 肉类新鲜度 数据融合 模糊聚类
年,卷(期) 2010,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 113-116
页数 分类号 TP183|S126
字数 2442字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-188X.2010.08.030
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 郭培源 北京工商大学计算机与信息工程学院 77 656 14.0 20.0
2 毕松 北京工商大学计算机与信息工程学院 5 48 5.0 5.0
3 吴浩 北京工商大学计算机与信息工程学院 3 27 2.0 3.0
4 袁芳 北京工商大学计算机与信息工程学院 5 52 4.0 5.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (13)
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2015(10)
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2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
肉类新鲜度
数据融合
模糊聚类
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
农机化研究
月刊
1003-188X
23-1233/S
大16开
黑龙江哈尔滨市哈平路156号
14-324
1979
chi
出版文献量(篇)
14318
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39
总被引数(次)
94283
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