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利用自组的光纤探头式光谱仪对载体肉类表面进行光谱测量,采用反向传播人工神经网络（BP-ANN）对肉类可见光谱进行识别,分析了隐层神经元、期望误差、判别输出范围等网络参数的调整对识别功能的影响。基于大量实测数据样本,优化网络结构参数选择,建立了良好的人工神经网络,对肉类光谱识别率达到97.5%。
基于人工神经网络的肉类光谱识别
【摘 要】
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利用自组的光纤探头式光谱仪对载体肉类表面进行光谱测量,采用反向传播人工神经网络（BP-ANN）对肉类可见光谱进行识别,分析了隐层神经元、期望误差、判别输出范围等网络参数的调
【机 构】
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吉林大学南岭校区逸夫大楼物理教育中心
【出 处】
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光谱实验室
【发表日期】
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2007年5期
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