文件名称：论文研究-基于MATLAB的BP神经网络在猪等级评定中的应用研究.pdf
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文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 15:37:33
反向传播神经网络,MATLAB,猪肉等级
为了客观评估猪肉各项指标和猪肉等级，采用MATLAB神经网络工具箱中的BP人工神经网络，利用猪胴体图像特征参数和活体猪图像特征参数建立BP神经网络模型。分别用猪胴体图像特征参数样本60个和活体猪图像特征参数样本80个进行了网络训练，并采用不同的BP神经网络隐含层的传递函数和隐含层神经元数量，得到 BP神经网络模型。通过仿真，将仿真结果与人工评估结果进行对比，结果表明BP人工神经网络模型可以评估猪肉各项指标和等级识别。在猪肉胴体图像特征指标下评价猪肉等级准确率达到98%，在活体猪图像特征参数评价猪肉等级准确率达到80%。说明猪肉胴体图像特征比活体猪图像特征参数更能代表猪肉质量品质也符合客观现实；同时也表明MATLAB神经网络工具箱中的BP人工神经网络可以应用在猪的等级评定中。