PCA和改進BP神經網絡的大米外觀品質識別
2015-12-31 18:27:16仲偉峰馬麗霞何小溪
哈爾濱理工大學學報 2015年4期
仲偉峰 馬麗霞 何小溪
摘要：為了研究大米品質的優劣，采用主成分分析算法和BP神經網絡相結合的方法對大米米粒進行識別，將米粒的特征變量進行主成分分析以提取代表性的主成分分量，將獲得的主成分作為輸入神經元來建立自適應BP神經網絡進行學習，并將訓練完畢的神經網絡用于實際過程中的大米品質判別，同時采用附加動量法和自適應調整速率策略優化網絡結構，仿真和實驗結果表明。此方法可以使得大米識別的準確度達到95%以上并且有效的減少識別所需時間。endprint
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