Varieties discrimination of accumulation teas based on BP neural network model

Abstract

Keywords:
• gray level co-occurre-nce matrix,
• BP neural network model,
• principal component analysis,
• tea nondestructive identification

References

1. [1]

   李玉梅.中国茶叶对外贸易动态比较优势研究[D].重庆:西南大学,2012.
   

2. [2]

   陈哲,赵杰文.基于电子鼻技术的碧螺春茶叶品质等级检测研究[J].农机化研究,2012,34(11):133.
   

3. [3]

   于慧春.基于电子鼻技术的茶叶品质检测研究[D].杭州:浙江大学,2007.
   

4. [4]

   陆江锋,单春芳,裘正军.茶叶外形特征数字化及不同等级茶叶鉴别研究[J].现代农机,2015(3):49.
   

5. [5]

   ZHANG Z F,ZHAI F X,YANG H J,et al.Research on cotton fiber qualities evaluation based on optoelectronic techniques[J].Optik,2013(19):3876.

6. [6]

   ZHANG Z F,GAO Z,LIU Y Y,et al.Computer vision based method and system for online measurement of geometric parameters of train wheel sets[J].Sensors,2012(12):334.

7. [7]

   张志峰,高岩,任宇芬,等.非接触测量在轮对参数检测技术的应用[J].激光与红外,2010(10):1125.
   

8. [8]

   苑玮琦,毕天宇.玻璃质量在线视觉检测系统光源的设计[J].应用光学,2015(3):369.
   

9. [9]

   张志峰,翟玉生,杨桂栓,等.基于红外探测技术的汽车夜视系统研究[J].应用光学,2014(6):1083.
   

10. [10]

    张志峰,翟玉生,郭莹莹,等.基于光电技术皮棉疵点快速检测方法的研究[J].激光与光电子学进展,2015,52(3):148.
    

11. [11]

    周亚罗,许金钢,刘文广. 计算机视觉在定量描述茶叶色泽变化中的应用研究[J].福建茶叶,2016(5):17.
    

12. [12]

    李晓丽,何勇. 基于多光谱图像及组合特征分析的茶叶等级区分[J].农业机械学报,2009(S1):113.
    

13. [13]

    原瑞宏,刘军卿,董自卫,等.基于图像纹理特征的炮膛疵病检测方法[J].兵工自动化,2012,31(1):78.
    

14. [14]

    薛大为,孔慧芳,杨春兰.主成分分析与神经网络结合的黄山毛峰茶品质检测[J].计算机与应用化学,2014,31(5):578.
    

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