典型文献
基于视觉和BP神经网络的在线烟叶霉变检测模型设计
文献摘要：
构建了BP神经网络检测烟叶储存空间,对大量环境数据和监测数据进行数据预处理,准确监控烟叶状态.在Matlab中对整个检测模型进行了仿真和测试,择优确定BP神经网络隐含层节点数,确立了网络模型.最终仿真结果表明,本文所设计的基于视觉和BP神经网络的在线烟叶霉变检测算法模型性能良好,模型的识别率达到98.736％.该研究对于提高烟叶醇化效率、降低因霉变造成的经济损失有着极大的意义.
文献关键词：
BP神经网络;烟叶霉变检测;隐含层;醇化效率
中图分类号：
作者姓名：
周萍芳;张思明;张中武;简著名
作者机构：
湖北中烟工业有限责任公司武汉卷烟厂,湖北 武汉 430032
文献出处：
引用格式：
[1]周萍芳;张思明;张中武;简著名-.基于视觉和BP神经网络的在线烟叶霉变检测模型设计)[J].科学技术创新,2022(02):13-16
A类：
烟叶霉变检测,醇化效率
B类：
检测模型,模型设计,神经网络检测,环境数据,数据预处理,控烟,叶状,Matlab,个检,择优,隐含层节点数,检测算法,算法模型,模型性能,识别率,烟叶醇化,变造
AB值：
0.247293
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