基于概率神经网络的粮食早期霉变识别研究

吴莉莉; 黄品高; 惠国华

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cqvip: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。

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来源
《计算机应用与软件》 |2011年第9期|P.235-237|共3页
作者
吴莉莉; 黄品高; 惠国华;
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作者单位

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正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
早期霉变; 概率神经网络; 电子鼻; 特征提取;

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