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国家留学基金(2003844044)

作品数：1 被引量：118H指数：1
相关作者：乔军赵祚喜李震洪添胜更多>>
相关机构：华南农业大学中国农业大学更多>>
发文基金：广东省科技计划工业攻关项目国家留学基金更多>>
相关领域：农业科学自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇农业科学

主题

  • 2篇雪花梨
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇图像
  • 2篇人工神经
  • 2篇人工神经网络
  • 2篇网络
  • 2篇无损检测
  • 2篇花梨
  • 2篇工神经网络
  • 2篇光谱图像
  • 2篇人工神经网
  • 1篇水果
  • 1篇水果品质
  • 1篇图像系统
  • 1篇果品
  • 1篇高光谱图像
  • 1篇超光谱
  • 1篇超光谱图像

机构

  • 2篇华南农业大学
  • 1篇中国农业大学

作者

  • 2篇洪添胜
  • 2篇赵祚喜
  • 1篇李震
  • 1篇乔军

传媒

  • 1篇农业工程学报
  • 1篇2005年中...

年份

  • 1篇2007
  • 1篇2005
共 1 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于高光谱图像技术的雪花梨品质无损检测被引量：118
2007年
为探讨基于高光谱图像技术对雪花梨品质进行无损检测的可行性,研究了利用高光谱图像系统提取雪花梨中糖和水的光谱响应和形态特征参数,获取样品含糖量和含水率的敏感水分吸收光谱带,利用人工神经网络建立雪花梨含糖量和含水率预测模型及利用投影图像面积预测雪花梨鲜重。结果表明,基于高光谱图像技术对雪花梨品质进行无损检测是可行的。雪花梨含糖量预测值和实际值间相关系数R为0.996,误差平均值为0.5°Brix;含水率预测值和实际值间相关系数R为0.94,相对误差平均值为0.62%;鲜重预测值和实际值间相关系数R为0.93。
洪添胜乔军Ning WangMichael O. Ngadi赵祚喜李震
关键词：高光谱图像雪花梨无损检测人工神经网络水果品质
应用超光谱图像系统对雪花梨分级的研究
和内部质量参数的检测是水果等级的划分的重要依据,而无损检测始终是一项重要的研究课题.但许多可重复性差以及单调的主观评价方法,或者只检测外部参数的方法仍然在广泛地被应用.本研究应用基于超光谱图像技术探讨雪花梨无损检测的可行...
洪添胜Jun QiaoNing WangMichael O.Ngadi赵祚喜
关键词：超光谱图像雪花梨人工神经网络无损检测
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