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.
A. Fabbri, G. Parpinello, A. Versari (2007). APPLICAZIONE DI RETI NEURALI PER LA CLASSIFICAZIONE DI CULTIVAR DI ALBICOCCO MEDIANTE NASO ELETTRONICO. FIRENZE : Università di Firenze.
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.
