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 / A. Fabbri; G. Parpinello; A. Versari. - ELETTRONICO. - (2007). (Intervento presentato al convegno Convegno di medio termine AIIA - Associazione Italiana di Ingegneria Agraria. 2007. tenutosi a Firenze nel 25-26 ottobre 2007).
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.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
