神经网络和线性回归在苹果含水率预测中的应用

doi:10.3969/j.issn.1000-1298.[year].[issue].[sequence]

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神经网络和线性回归在苹果含水率预测中的应用
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                        10.3969/j.issn.1000-1298.[year].2.[sequence]
                    
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现阶段可用于农产品无损检测的模型很多，其中应用最广的是线性模型和神经网络模型。本文以山东产富士苹果为试验对象，使用CT技术对富士苹果的含水率进行了预测。为了比较线性模型和神经网络模型在预测富士苹果含水率应用中的效果，分别通过线性回归和神经网络进行了建模。研究发现，线性回归模型设计过程较神经网络模型简单，但神经网络模型的精确度较高，可拓展性较强。

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张京平,王会.神经网络和线性回归在苹果含水率预测中的应用[J].农业机械学报,2008,39(2):198-200.[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery,2008,39(2):198-200.

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