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摘要:
以西洋参外观图像为基础数据源,从形状、颜色、纹理3方面入手提取表征等级差异显著的特征向量,构造输入数据集.基于BP神经网络采用经验法与枚举实验法相结合构建参数合理的等级分类模型.从收敛标准、自适应步长等方面对传统算法进行改进.进一步提高了分类精准度及实时性,实验结果显示,基于传统BP神经网络所构建的等级评判模型识别率达83.67%,改进后识别率达90.82%,且收敛速度较快.
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文献信息
篇名 基于BP神经网络的西洋参等级分类方法研究
来源期刊 云南民族大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 西洋参 等级评定 BP神经网络
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目 信息与计算机科学
研究方向 页码范围 322-326
页数 5页 分类号 TP391
字数 3072字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-8513.2017.04.014
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 张喜红 47 66 4.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
西洋参
等级评定
BP神经网络
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
云南民族大学学报(自然科学版)
双月刊
1672-8513
53-1192/N
大16开
中国昆明市一二·一大街134号
1992
chi
出版文献量(篇)
2286
总下载数(次)
5
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