[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： | 本发明公开了一种基于模糊神经网络的茶叶外观品质的量化方法，其步骤为：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。 | ||
| 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 | ||
【主权项】：
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。
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