Nel presente studio è stata valutata la possibilità di classificare dieci cultivar di albicocca interpretando i segnali provenienti da un naso elettronico mediante una rete neurale. Poichè il raggiungimento di una configurazione stabile richiede un basso impegno computazionale è stato possibile sperimentare diverse configurazioni di rete, con 1, 2 o 3 strati nascosti. La configurazione con un singolo strato nascosto composto da 35 neuroni ha fornito un coefficiente di correlazione superiore all’80% sul test-dataset, e la rete allenata ha permesso la corretta classificazione dei frutti con un’efficacia superiore al 90%, mostrando un potenziale promettente di tali tecniche nel controllo di qualità.

APPLICAZIONE DI RETI NEURALI PER LA CLASSIFICAZIONE DI CULTIVAR DI ALBICOCCO MEDIANTE NASO ELETTRONICO

FABBRI, ANGELO;PARPINELLO, GIUSEPPINA PAOLA;VERSARI, ANDREA
2007

Abstract

Nel presente studio è stata valutata la possibilità di classificare dieci cultivar di albicocca interpretando i segnali provenienti da un naso elettronico mediante una rete neurale. Poichè il raggiungimento di una configurazione stabile richiede un basso impegno computazionale è stato possibile sperimentare diverse configurazioni di rete, con 1, 2 o 3 strati nascosti. La configurazione con un singolo strato nascosto composto da 35 neuroni ha fornito un coefficiente di correlazione superiore all’80% sul test-dataset, e la rete allenata ha permesso la corretta classificazione dei frutti con un’efficacia superiore al 90%, mostrando un potenziale promettente di tali tecniche nel controllo di qualità.
L'e- nell'ingegneria agraria, forestale e dell'industria agro-industriale. Firenze 2007
A. Fabbri; G. Parpinello; A. Versari
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