摘要：应用多结构神经网络建立了大米外观品质评判模型,可实现5类大米的识别。模型采用5个并行工作的多层前向神经网络。每个多层前向神经网络包含两个隐含层,以大米图像的形状特征和颜色特征作为网络输入。网络训练和仿真结果显示模型识别的平均准确率为92.66%,比相同网络复杂度下的多层前向神经网络模型提高5.04个百分点,并且网络学习速率快。

关键词：神经网络 识别 大米 形状特征 颜色特征 

单位：南京农业大学工学院 江苏南京210031