%0 Journal Article
%T 基于核磁共振成像技术的香梨褐变检测
%A 张建锋
%A 何勇
%A 龚向阳
%A 刘飞
%J 农业机械学报
%D 2013
%R 10.6041/j.issn.1000-1298.2013.12.028
%X 将核磁共振成像技术与人工神经网络理论相结合，对香梨内部褐变进行了检测。在磁共振T2加权图像中选取果核区域作为感兴趣区域，提取出反映褐变特性的10个微观纹理特征参数，建立了BP神经网络模型进行识别研究。针对BP神经网络模型存在的不足，利用遗传算法对网络模型的权值和阈值进行优化。通过验证性试验发现：对于4组香梨样本，优化后BP神经网络模型的平均正确识别率为92.50%，比未优化模型的平均正确识别率80.83%，提高了11.67个百分点；同一组香梨样本相比较，优化后模型的识别效果也均优于未优化模型，每组香梨的识别率都得到了不同程度的提高。结果表明：遗传算法优化后的BP神经网络模型具有很好的预测精度和泛化能力，可以实现香梨内部褐变的无损检测。
%K 香梨褐变
%K 核磁共振成像
%K 检测
%K BP神经网络
%K 遗传算法
%U http://www.j-csam.org/jcsam/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20131228&flag=1