基于D-S证据理论的鸡蛋新鲜度多传感器融合识别

• 作者: 刘鹏 屠康 张伟 潘磊庆
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 鸡蛋 新鲜度 D-S证据理论 多传感器融合 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 122-127
• 分类号: S126|TS253.2
• 字数: 5162字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1298.2011.08.024

摘要

为提高无损检测在判断鸡蛋新鲜度方面的稳定性和模型适应性,通过D-S证据理论和BP神经网络将电子鼻和机器视觉两种传感器在特征层进行融合,构建了鸡蛋新鲜度的融合模型.探讨了一种可以弥补D-S证据在信息融合过程中不足的改进方法.验证试验结果表明:通过融合优化,不确定性的基本概率赋值下降到0.01以内,解决了单一检测方法检测模型存在识别空白区间或稳定性差的问题.经过D-S融合的多传感器融合BP模型在判别效果和稳定性方面都有较大提高,判别鸡蛋新鲜度准确率平均值达到92.6％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	屠康	南京农业大学食品科技学院	182	3053	29.0	45.0
2	潘磊庆	南京农业大学食品科技学院	87	1264	19.0	31.0
3	刘鹏	南京农业大学食品科技学院	32	444	12.0	20.0
4	张伟	南京农业大学食品科技学院	34	491	11.0	21.0