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优化BP神经网络提高高光谱检测调理鸡肉菌落总数精度

来源 :农业工程学报 | 被引量 : 8次 | 上传用户：annybill1984

【摘要】

：

针对调理鸡肉菌落总数在贮藏期间易受到外界因素影响,提出了一种优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的调理鸡肉菌落总数预测方法。以贮藏在4℃条件下的调理鸡肉为研究对象,采集其表面400～1 000 nm高光谱信息共计419个波段作为全波段,并利用竞争性自适应重加权(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)算法筛选出34个特征

【作者】

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王浩云宋进潘磊庆袁培森郭振环徐焕良

【机构】

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南京农业大学信息科学技术学院,南京农业大学农业工程博士后流动站,南京农业大学食品科技学院,江苏益客食品集团股份有限公司

【出处】

：

农业工程学报

【发表日期】

：

2020年05期

【关键词】

：

高光谱图像处理调理鸡肉菌落总数鸟群算法免疫算法 hyperspectralimage processingprepared chickentotal

【基金项目】

：

江苏省重点研发计划(L201704),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(No.KJQN201732,No.KYZ201914),国家自然科学基金项目(No.31601545),大学生创新创业训练计划专项计划(S20190025)

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针对调理鸡肉菌落总数在贮藏期间易受到外界因素影响,提出了一种优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的调理鸡肉菌落总数预测方法。以贮藏在4℃条件下的调理鸡肉为研究对象,采集其表面400～1 000 nm高光谱信息共计419个波段作为全波段,并利用竞争性自适应重加权(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)算法筛选出34个特征波段,分别以全波段和特征波段对应的光谱值作为BP神经网络输入,采用鸟群算法(bird swarm alg

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