农业工程学报
農業工程學報
농업공정학보
2008年
12期
102-106
,共5页
补偿模糊神经网络%离散傅里叶变换%谐波分量%水果形状%分级误差
補償模糊神經網絡%離散傅裏葉變換%諧波分量%水果形狀%分級誤差
보상모호신경망락%리산부리협변환%해파분량%수과형상%분급오차
针对神经网络对水果进行分级时精度有待提高的问题,分析了补偿模糊神经网络槛柑形状分级器的分级误差.将桠柑图像前4个傅里叶描述了按期望输出模糊变量值大小排列成单调递增、单调递减、钟形分布和锯齿形分布4种训练样本,分别训练同一补偿模糊神经网络水果形状分级器,用递减排序后的同一测试样本榆验分级器性能,试验表明,单调递减顺序训练样本所训练的分级器分级误差最小为1.875%,钟形分布、单调递增顺序和锯齿形分布训练样本所训练的分级器分级误差依次增大,分别为15%、63.125%、.75%.分析分级误差与样奉间顺序的对应关系,建立分级误差模型,结果表明,同顺序的测试样本与训练样本问相关系数人,分级误差小,不同顺序的测试样本与训练样本间相关系数小,分级误差大.因此,测试样本与训练样本按水果同一品质特征同序排列,提高样本问的相关程度,将大幅度降低神经网络类分级器分级误差,提高正确识别率.
針對神經網絡對水果進行分級時精度有待提高的問題,分析瞭補償模糊神經網絡檻柑形狀分級器的分級誤差.將椏柑圖像前4箇傅裏葉描述瞭按期望輸齣模糊變量值大小排列成單調遞增、單調遞減、鐘形分佈和鋸齒形分佈4種訓練樣本,分彆訓練同一補償模糊神經網絡水果形狀分級器,用遞減排序後的同一測試樣本榆驗分級器性能,試驗錶明,單調遞減順序訓練樣本所訓練的分級器分級誤差最小為1.875%,鐘形分佈、單調遞增順序和鋸齒形分佈訓練樣本所訓練的分級器分級誤差依次增大,分彆為15%、63.125%、.75%.分析分級誤差與樣奉間順序的對應關繫,建立分級誤差模型,結果錶明,同順序的測試樣本與訓練樣本問相關繫數人,分級誤差小,不同順序的測試樣本與訓練樣本間相關繫數小,分級誤差大.因此,測試樣本與訓練樣本按水果同一品質特徵同序排列,提高樣本問的相關程度,將大幅度降低神經網絡類分級器分級誤差,提高正確識彆率.
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