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基于ANN和贝叶斯优化算法的香蕉成熟度检测模型研究

         
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为克服人工鉴别香蕉成熟度的缺点,探索建立一种基于人工神经网络和贝叶斯优化算法的高精度香蕉成熟度检测模型.首先,通过计算机硬件采集系统采集香蕉图像数据,提取图像的颜色信息特征;其次,以提取的香蕉图像特征为模型的输入进行人工神经网络模型的构建,以香蕉的成熟度作为输出,并使用贝叶斯优化算法优化网络的超参数,获得最优模型;最后,对香蕉成熟度检测模型进行验证,评估模型的性能.结果表明,模型的准确率(Accuracy,ACC)为96.25％,交叉熵损失(Cross Entropy Loss,CEL)为0.09,具有较高的准确率、较强的可靠性和泛化能力,可为香蕉的机械化采摘、分拣、保鲜等提供技术参考.

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