基于人工神經網絡利用機械特性檢測蘋果品質方法的研究.pdf

1、蘋果具有重要的經濟價值，而且營養(yǎng)豐富、味美可口。目前，蘋果檢測及處理手段較為落后引起果品品質下降，極大的影響了蘋果的生產、加工和銷售。所以，蘋果品質的檢測是亟待解決的問題。 通過研究蘋果的機械特性與理化特性指標之間的關系，建立用機械特性指標檢測蘋果品質的評價指標，利用神經網絡模型檢測蘋果的品質，并建立基于虛擬儀器技術，用MATIAB開發(fā)的蘋果品質的檢測系統(tǒng)。主要結論如下： 1）通過試驗測得蘋果的機械特性指標和理化特性指標

2、，并對機械特性指標和理化特性指標進行了相關性研究和回歸分析，結果表明：可用蘋果的機械特性指標來描述理化特性指標。 2）采用基于反向傳播算法的人工神經網絡（BP網絡）方法用機械特性指標（壓縮時的最大力、屈服力、彈性模量）檢測理化特性指標（硬度、可溶性固形物、總酸、水分），建立了蘋果品質的檢測模型。用試驗所測的機械特性指標為輸入、蘋果理化特性指標為輸出來確定網絡的拓撲結構，訓練建立的BP神經網絡。仿真結果表明該神經網絡模型用機械特性