[发明专利]一种基于模糊神经网络的茶叶外观品质的量化方法无效
| 申请号： | 201210031882.9 | 申请日： | 2012-02-14 |
| 公开（公告）号： | CN102589470A | 公开（公告）日： | 2012-07-18 |
| 发明（设计）人： | 蒋艾青;岳鹏翔 | 申请（专利权）人： | 大闽食品(漳州)有限公司 |
| 主分类号： | G01B11/24 | 分类号： | G01B11/24;G01J3/46;G06N3/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 363007 *** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模糊 神经网络 茶叶 外观 品质 量化 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于模糊神经网络的茶叶外观品质的量化方法，其特征在于：本发明的步骤为
a、选取一批具有代表性的样本，由具有国家资格证书的评茶员对各茶样的外形进行感官审评，给出各茶样的外形评分值；
b、采用计算机视觉技术获取茶叶外形的可见光图像，预处理可见光图像后，分别提取形状特征和颜色特征；对所有提取的特征变量进行主成分分析，得到一组互不相关的新变量；
c、建立基于模糊神经网络的茶叶外形品质的量化评价模型，该模型分为输入层、模糊化层、模糊规则计算层和输出层；由步骤b提取的前p个主成分因子数作为网络的输入层，以茶叶外形感官审评给分值作为模糊神经网络模型的期望输出；
d、利用已经建立的茶叶外形品质的模糊神经网络模型，计算未知茶样的外形品质的得分值。
2.根据权利要求1所述的一种基于模糊神经网络的茶叶外观品质的量化方法，其特征在于：步骤c采用模糊神经网络方法，建立茶叶外形品质特征与外形感官审评得分值之间的模糊神经网络模型；该模型分为输入层、模糊化层、模糊规则计算层和输出层，其中模糊层采用高斯隶属度函数计算各输入变量的隶属度，各层的参数自适应调整方法采用BP神经网络算法。
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