论文摘要
针对传统方法对牛肉变质区域识别的准确率低、用时长的问题,提出基于自适应寻优遗传算法的牛肉变质区域识别方法。将牛肉检测光谱数据子集作为染色体,引用二进制编码,计算群个体编码及种群初始化;通过适应度函数优化交叉与变异操作,为种群的不同个体计算单独的交叉概率与变异概,输出最终牛肉变质区域的检测光谱数据。实验数据表明,所提方法仅迭代40次可完成牛肉变质区域识别,且平均识别准确率为95.8%,识别用时为1.7 s,与两种传统方法相比,识别精度分别提高了28.72%和20.34%,识别耗时分别缩短了2.09 s和4.13 s;由此得出结论,所提方法具有收敛速度快,且适应度均值较高,全局搜索能力强;所提方法在识别牛肉变质区域方面具有识别率高、用时短的优势,具有较高的可靠性、科学性和可行性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张占昭,许莫,周鸿飞
关键词: 自适应寻优,遗传算法,适应度函数,交叉概率,变异概率,牛肉变质,识别
来源: 现代食品科技 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 轻工业手工业,自动化技术
单位: 承德石油高等专科学校计算机与信息工程系
基金: 河北省高等学校自然科学青年基金项目(QN2016262)
分类号: TS251.52;TP18
DOI: 10.13982/j.mfst.1673-9078.2019.5.042
页码: 304-309
总页数: 6
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