[发明专利]一种通用式智能学习农产品检测与分级的方法与装置有效
| 申请号： | 201510094758.0 | 申请日： | 2015-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN104680177B | 公开（公告）日： | 2018-06-26 |
| 发明（设计）人： | 赵天奇 | 申请（专利权）人： | 赵天奇 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 李相雨 |
| 地址： | 100876 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种通用式智能学习农产品检测与分级的方法，通过模仿神经节细胞的同心圆结构，构建出仿神经元算子，通过通用层级式认知体系结构，由通用层级式认知体系底层至顶层，采用反向反馈机制，将每一层从高级认知向低级去增强符合高级预期的神经元，并抑制不符合高级预期的神经元，使计算机对被检测品进行仿人类语言式描述，并与对应的描述坏损分级模型进行匹配，完成对农产品的自动检测与分级。本发明适用多种农产品中，能够完成对多品种农产品进行缺陷和损伤的自动检测与分级。本发明还公开了一种通用式智能学习农产品检测与分级的装置。 | ||
| 搜索关键词： | 分级 神经元 农产品检测 智能学习 通用式 自动检测 认知 层级式 预期的 农产品 神经节细胞 同心圆结构 反馈机制 人类语言 体系结构 多品种 算子 通用 顶层 构建 匹配 损伤 模仿 计算机 检测 | ||
【主权项】：
1.一种通用式智能学习农产品检测与分级的方法，其特征在于，包括具体以下步骤：S1：构建坏损分级模型，所述坏损分级模型包括农产品的分类等级和与所述分类等级一一对应的仿人类语言描述；S2：对待检验的农产品进行仿人类语言描述；S3：将对待检验的农产品的仿人类语言描述与所述坏损分级模型中的仿人类语言描述进行匹配，完成对待检验的农产品自动检测与分级操作；所述步骤S1具体包括：S11：构建仿神经元算子；S12：通过通用层级式认知体系结构，由通用层级认知体系底层至顶层，采用反向反馈机制，将每一层从高级认知向低级认知对符合高级预期的神经元进行增强操作，对不符合高级预期的神经元进行抑制操作。
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