基于概率神经网络的粮食早期霉变识别研究

• 作者: 吴莉莉 惠国华 黄品高
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 早期霉变 概率神经网络 电子鼻 特征提取
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 235-237
• 分类号: TP183
• 字数: 3348字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2011.09.071

摘要

提出了一种基于概率神经网络的粮食早期霉变识别方法.实验中电子鼻系统采集了4种粮食作物及霉变数据共8类,对这些数据样本进行特征提取,得到了64组训练数据和48组测试数据.利用概率神经网络对特征数据进行分类识别,识别率为93.75％.实验结果表明,该方法对粮食作物种类及其早期霉变的识别是行之有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴莉莉	河南农业大学理学院	32	242	10.0	14.0
2	惠国华	浙江工商大学食品与生物工程学院	34	273	11.0	15.0
3	黄品高	桂林电子科技大学教学实践部	7	42	3.0	6.0