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[1]张亚丽.基于颜色特征和极端学习机的番茄成熟度识别[J].江苏农业科学,2014,42(07):411-413.
　Zhang Yali.Identification of tomato maturity based on color features and extreme learning machine[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2014,42(07):411-413.
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基于颜色特征和极端学习机的番茄成熟度识别(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第42卷
期数:
2014年07期
页码:
411-413
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2014-07-25

文章信息/Info

Title:
Identification of tomato maturity based on color features and extreme learning machine
作者:
张亚丽
河南机电职业学院信息工程系，河南郑州 451191
Author(s):
Zhang Yali
关键词:
番茄; 成熟度; 极端学习机; BP神经网络; 颜色直方图
Keywords:
-
分类号:
TP391.41；S126
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
番茄成熟度的判断对实现番茄的自动化采摘意义重大，本研究提出了一种番茄成熟度判断的方法——极端学习机，即对番茄图片进行环形分块划分提取每一块的颜色直方图特征组成颜色特征向量，再利用主成分分析法对提取出来的特征进行降维处理，最后采用极端学习机进行识别判断。通过与支持向量机和BP神经网络的对比发现，极端学习机速度极快，远远快于BP网络和支持向量机，同时极端学习机泛化性较好，在番茄成熟度判断中精度达到92.7%。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2013-10-30
作者简介：张亚丽(1974—)，女，河南南阳人，硕士，高级讲师，研究方向为计算机应用与模式识别。E-mail：zyli1974@126.com。
更新日期/Last Update: 2014-07-25