%0 Journal Article
%T 基于D—S证据理论的鸡蛋新鲜度多传感器融合识别
%A 刘鹏
%A 屠康
%A 潘磊庆
%A 张伟
%J 农业机械学报
%P 122-127
%D 2011
%X 为提高无损检测在判断鸡蛋新鲜度方面的稳定性和模型适应性,通过D—S证据理论和BP神经网络将电子鼻和机器视觉两种传感器在特征层进行融合，构建了鸡蛋新鲜度的融合模型。探讨了一种可以弥补D—S证据在信息融合过程中不足的改进方法。验证试验结果表明：通过融合优化，不确定性的基本概率赋值下降到0.01以内，解决了单一检测方法检测模型存在识别空白区间或稳定性差的问题。经过D〖—S融合的多传感器融合BP模型在判别效果和稳定性方面都有较大提高，判别鸡蛋新鲜度准确率平均值达到92.6%。
%K 鸡蛋
%K 新鲜度
%K D—S证据理论
%K 多传感器融合
%K BP神经网络
%U http://www.j-csam.org/jcsam/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20110824&flag=1