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摘要
为了利用智能算法来识别大米的种类属性,提出一种基于有导师学习神经网络的大米识别方法。该方法将训练样本的参数数据构造成测试集的标准数据,建立每种稻米的GRNN和PNN模型,并利用MATLAB软件对包含有不同几何特征参数的GRNN和PNN模型进行仿真。在已有训练样本数据的指导下,分析稻米米粒几何参数与稻米种类之间的关系,识别出其他样本的类别。结果显示,提出的方法能够精准地识别稻米的种属,而且GRNN模型的准确率要低于PNN模型,该方法容易实现,无庞杂计算,避免繁琐迭代过程。
- 出版日期2018
- 单位宁夏大学; 宁夏大学新华学院
