人工神经网络技术在鲜茶叶分选中的应用

将人工神经网络技术应用于鲜茶叶的分类,茶叶图像面积、周长、凸壳面积、凸壳周长、等二阶距椭圆长轴长度、短轴长度、椭圆偏心率等几何参数和R、G、B三个彩色空间分量的均值、标准偏差、平滑度和一致性等纹理参数可以作为茶叶分类的特征值。试验表明,BP网络用于茶叶分类能够取得较好的效果,分类判断的正确率达到90%。网络的隐藏层和输出层为多个神经元时,其可能达到的分类效果要略好于隐藏层和输出层只有单个神经元的网络,但前者训练出的网络会出现权值不能收敛到全局误差最小值的情况,其可靠性不如后者。