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申请/专利权人：西安电子科技大学;西安电子科技大学杭州研究院
摘要：本发明提出了一种基于脉冲神经网络的水果内部品质检测方法，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建脉冲神经网络模型；对脉冲神经网络模型进行迭代训练；获取水果内部品质检测结果。本发明在对水果内部品质检测网络模型进行训练以及获取水果内部品质检测结果的过程中，脉冲神经网络中的特征提取模块利用卷积对电压脉冲序列进行特征提取，脉冲神经元层对线性预测结果进行脉冲激活实现非线性拟合，避免了现有技术采用单一的多元线性回归模型拟合能力弱的缺点。同时脉冲神经网络利用对输入脉冲序列进行多个时间步长的处理，轻微噪声对其检测结果影响小，对于电压信号具有更强的抗干扰能力和鲁棒性，有效提高了检测精度。
主权项：1.一种基于脉冲神经网络的水果内部品质检测方法，其特征在于，包括如下步骤：1获取训练样本集和测试样本集：对包括Q个品质类别的M个水果分别进行红外漫反射，得到每个水果的包含K组二进制电压的电压脉冲序列，并对每个品质类别中半数以上的共N个水果的电压脉冲序列对应的品质类别进行标注，然后将N个水果的电压脉冲序列及其标签组成训练样本集Btrain，将剩余的M-N个水果的电压脉冲序列组成测试样本集Btest，其中，M≥100，K≥5，第n个水果的标签为yn；2构建脉冲神经网络模型：构建包括级联的P个分别由一维卷积层和脉冲神经元层层叠的特征提取模块、全连接层和脉冲神经元层的脉冲神经网络模型O；3对脉冲神经网络模型进行迭代训练：将训练样本集Btrain作为脉冲神经网络模型O的输入对其进行迭代训练，得到训练好的脉冲神经网络模型O*；4获取水果内部品质检测结果：将测试样本集Btest作为训练好的脉冲神经网络模型O*的输入进行前向传播，得到Btest对应的水果品质检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 西安电子科技大学杭州研究院 基于脉冲神经网络的水果内部品质检测方法
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