Abstract Tidig automatisk upptäckt av svampinfektioner i efter skörd citrusfrukt är särskilt viktigt för citrusindustrin eftersom endast ett fåtal infekterade frukter kan sprida infektionen till en hel sats under operationer som lagring eller export, vilket orsakar stora ekonomiska förluster. Nu för tiden utförs denna upptäckt manuellt av utbildade arbetare som lyser upp frukten med farlig ultraviolett belysning. Användningen av hyperspektrala bildsystem gör det möjligt att avancera i utvecklingen av system som kan utföra denna detektionsprocess automatiskt. Dessa system utgör dock nackdelen med att generera en enorm mängd data, som måste väljas för att uppnå ett resultat som är användbart för sektorn. Detta arbete föreslår en metod för att välja funktioner i flera klasser klassificeringsproblem med hjälp av mottagaren fungerar karakteristiska kurva, för att upptäcka ruttenhet i citrusfrukter med hjälp av hyperspektral bilder. Den klassificerare som används är en flerskikts perceptron, tränad med en ny inlärningsalgoritm som kallas extrem inlärningsmaskin. Resultaten erhålls med hjälp av bilder av mandariner med pixlarna märkta i fem olika klasser: två typer av ljud hud, två typer av förfall och ärr. Denna metod ger en reducerad uppsättning funktioner och en grad av framgång på cirka 89 %.
I REF har autosr beräknat Optimal Våglängd Funktioner med hjälp av neurala nätverk och ROC (Receiver Operating Characteristic) kurvor för att bestämma Decay för Citrus Fruit.
Selection of Optimal Wavelength Features for Decay Detection in Citrus Fruit Using the ROC Curve and Neural Networks
{'venue': 'Food and Bioprocess Technology', 'journal': 'Food and Bioprocess Technology', 'mag_field_of_study': ['Chemistry']}