ИДЕНТИФИКАЦИЯ ЗРЕЛОСТИ ГРУШИ NANGUO НА ОСНОВЕ СЛИЯНИЯ ИНФОРМАЦИИ

На основании метода гиперспектральной визуализации путем объединения информации о спектральных характеристиках и особенностях изображения для идентификации зрелости груш Nanguo предложены модель нейронной сети с обратным распространением и модель опорных векторов. Результаты идентификации с помощью метода опорных векторов оказались лучше, степень распознавания зрелости ˃95%, в том числе степень распознавания незрелых и зрелых образцов достигает 100%.

1. L. S. Fu, H. Okamoto, Y. Shibata, T. Kataoka, Y. J. Cui, R. Li, Eng. Agric., Environ. Food, 7 , 22–27 (2014).

2. X. B. Zou, X. L. Zhang, J. Y. Shi, Z. H. Li, T. T. Shen, Trans. Chin. Soc. Agric. Eng., 30 , 169–175 (2014).

3. Z. J. Xiong, D. Sun, H. B. Pu, Z. W. Zhu, M. Luo, LWT-Food Sci. Tec., 60 , 649–655 (2015).

4. L. M. Kandpal, S. Lee, M. S. Kim, H. Bae, B. K. Cho, Food Control, 51 , 171–176 (2015).

5. V. Giovenzana, R. Beghi, C. Malegori, R. Civelli, R. Guidetti, Am. J. Enol. Vitic., 65 , 117–123 (2014).

6. P. Rajkumar, N. Wang, G. Elmasry, Y. Gariépy, J. Food Eng., 108 , 194–200 (2012).

7. M. Khojastehnazhand, M. H. Khoshtaghaza, B. Mojaradi, M. Rezaei, M. Goodarzi, W. Saeys, Food Res. Int., 56 , 25–34 (2013).

8. Z. Li, T. S. Hong, H. N. Ni, N. Li, J. Wang, J. B. Zheng, H. Lin, Trans. Chin. Soc. Agric. Eng., 30 , 124–130 (2014).

9. J. V. Roy, J. C. Keresztes, N. Wouters, B. D. Ketelaere, W. Saeys, Postharvest Biol. Tec., 129 , 79–89 (2017).

10. L. Giongo, P. Poncetta, P. Loretti, F. Costa, Postharvest Biol. Tec., 76 , 34–39 (2013).

11. J. C. Keresztes, M. Goodarzi, W. Saeys, Food Control, 6 , 215–226 (2016).

12. C. Erkinbaev, K. Henderson, J. Paliwal, Food Control, 80 , 197–203 (2017).

13. G. A. Leiva-Valenzuela, R. Lu, J. M. Aguilera, J. Food Eng., 115 , 91–98 (2013).

14. Y. Lei, D. J. He, Z. Y. Zhou, H. H. Zhang, D. Su, Trans. Chin. Soc. Agric. Mach., 47 , 193–199 (2016).

15. Y. B. Ying, X. Q. Rao, J. F. Ma, Trans. Chin. Soc. Agric. Eng., 20 , 144–147 (2004).