智能反馈认知方法识别青梅品质

《农业工程学报》2017年第33卷第23期刊载了合肥工业大学李帷韬、曹仲达、朱程辉、陈克琼、王建平、刘雪景和郑成强的论文——“基于深度集成学习的青梅品质智能反馈认知方法”。该研究由流程工业综合自动化国家重点实验室开放课题基金项目(项目号:PAL-N201605)等资助。

目前水果品级的自动分级方法中,人工筛选模式不仅劳动强度大,而且受主观因素影响,认知效果难以令人满意;基于计算机视觉技术的机器筛选模式,则在分类性能上难以达到好的效果。

青梅是一种具有多重保健功能的药食两用资源。为满足快速发展的青梅产业的需求,该文探索采用一种智能反馈认知方法来达到识别青梅品质的目的。

在机器学习领域,卷积神经网络(CNNs)是相对成功的深度学习模型,但其网络架构往往试凑给定,而对其不确定的认知结果,常用的后验统计认知方法无法满足实时性要求。该文借鉴控制理论中的反馈思想,提出了智能反馈认知方法,在自适应构建CNNs网络架构的同时,可降低认知结果的不确定性。

为验证青梅品级智能反馈认知模型的有效性,对1 008 幅青梅图像进行了试验。

试验结果表明,与其他算法相比,该文提出的基于ASCNNs 和集成RVFL分类器的青梅品级智能反馈认知算法,可增强特征空间的泛化能力以及认知结果的鲁棒性,青梅品级的平均识别率达到98.15%±2.8%,具有较高的实用价值。

对于相似青梅样本,虽然该文算法较其他算法的运行时间稍长,但识别率更优,可以较好地替代人工筛选,认知效果令人满意。

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  • 原文链接http://kuaibao.qq.com/s/20171225B05Y0H00?refer=cp_1026
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