【摘 要】
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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
【机 构】
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承德石油高等专科学校计算机与信息工程系
【基金项目】
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河北省高等学校自然科学青年基金项目(QN2016262).
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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.
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