【摘 要】
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农产品检测技术一直以来都是农业领域研究的热点问题，但以往的识别的错误率都居高不下，该文采用了基于有深度学习机制的卷积神经网络方法来提高识别率．首先对采集到的图像进行预
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农产品检测技术一直以来都是农业领域研究的热点问题，但以往的识别的错误率都居高不下，该文采用了基于有深度学习机制的卷积神经网络方法来提高识别率．首先对采集到的图像进行预处理得到规范化的二值化图像，再利用Matlab软件进行神经网络的建模，利用其网络自学习能力进行训练与测试，通过仿真验证卷积神经网络对辣椒图像的精确识别率．并与传统BP神经网络进行比较，表明其具有很好的鲁棒性和泛化能力．
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