基于遗传算法BP神经网络芒果成熟度判别模型的构建与优化

摘要

【目的】基于遗传算法,构建及优化BP神经网络芒果成熟度判别模型。【方法】以小台芒为试验材料,测定不同成熟度芒果的硬度、糖度以及拍摄RGB图像,分析芒果硬度、糖度及图像特征变量(R、G、B、H、S、V分量)与芒果成熟度之间的相关性;利用遗传算法得到最优网络权值及阈值,构建BP神经网络芒果成熟度判别模型,并对其进行优化。【结果】随着芒果成熟度的增加,糖度表现出较明显的增长趋势、硬度表现出较明显的下降趋势;图像的特征分量(R、G、B、H、S分量)在不同成熟度阶段呈显著性差异(P<0.05);基于遗传算法优化BP神经网络的芒果成熟度判别模型经过预测后,分类准确率为96.3%。【结论】基于遗传算法优化BP神经网络的芒果成熟度判别模型能较为准确地判断不同成熟度的芒果。