基于CNN和XgBoost的香蕉成熟度判别

doi:10.13652/j.spjx.1003.5788.2024.60015

	基于CNN和XgBoost的香蕉成熟度判别
	韩雪 1; 张磊 2; 赵雅菲 3; 王聪 4
	2024-04-28
发表期刊	食品与机械
ISSN	1003-5788
卷号	40 期号:04 页码:127-135+178
摘要	目的:提高香蕉成熟度的判别准确率。方法:基于卷积神经网络和极限梯度提升算法建立香蕉成熟度的判别方法。先通过卷积神经网络提取香蕉图像特征，并采用全连接层网络和线性判别分析方法精简香蕉图像特征；通过贝叶斯优化算法优化极限梯度提升算法超参数；将简化后的香蕉图像特征输入极限梯度提升算法，通过极限梯度提升算法对香蕉成熟度进行判别。结果:所提方法对香蕉成熟度的判别准确度为91.25%;与已有方法相比，所提方法对小数据量香蕉的成熟度判别准确率明显提高。结论:该方法可实现被测香蕉成熟度的准确判别，有助于仓库经理、出口商实时监测香蕉的成熟度状况。
关键词	香蕉成熟度判别卷积神经网络极限梯度提升算法小数据量
DOI	10.13652/j.spjx.1003.5788.2024.60015
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收录类别	北大核心
语种	中文
资助项目	江苏省教育研究课题(编号：XHYBLX2023285);江苏开放大学“十四五”科研规划课题(编号：2022KF007);
原始文献类型	学术期刊
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/170016
专题	国家开放大学江苏分部
作者单位	1.徐州开放大学; 2.河南师范大学; 3.开封大学; 4.江苏理工学院
第一作者单位	国家开放大学江苏分部
第一作者的第一单位	国家开放大学江苏分部
推荐引用方式 GB/T 7714	韩雪,张磊,赵雅菲,等. 基于CNN和XgBoost的香蕉成熟度判别[J]. 食品与机械,2024,40(04):127-135+178.
APA	韩雪,张磊,赵雅菲,&王聪.(2024).基于CNN和XgBoost的香蕉成熟度判别.食品与机械,40(04),127-135+178.
MLA	韩雪,et al."基于CNN和XgBoost的香蕉成熟度判别".食品与机械 40.04(2024):127-135+178.