检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:牟阳 孙安 MU Yang;SUN An(School of Automation&Information Engineering,Sichuan University of Science&Engineering,Yibin 644000,China;Artificial Intelligence Key Laboratory of Sichuan Province,Yibin 644000,China)
机构地区:[1]四川轻化工大学自动化与信息工程学院,四川宜宾644000 [2]人工智能四川省重点实验室,四川宜宾644000
出 处:《食品工业科技》2024年第22期1-8,共8页Science and Technology of Food Industry
基 金:四川省科技计划项目(2021YFSY0060);人工智能四川省重点实验室开放基金项目(2018RYJ05)。
摘 要:在水果品质无损检测中,单一数据源得到的信息往往不够全面,无法充分表征被测对象的相关信息,导致检测精度较低。通过数据融合的方式将多个数据源协同互补,可获得更丰富的信息,在一定程度上改善检测结果的精度。目前数据融合技术已广泛应用于水果各方面指标的检测中,具有良好的发展前景。文章总结了数据融合的方式、特点及其在水果检测领域的应用情况,并结合当前的研究现状对数据融合技术在水果检测中的发展趋势进行展望。In fruit quality non-destructive testing,information derived from a single data source often falls short in providing a comprehensive representation of the subject under scrutiny,resulting in lower accuracy in detection.Integrating multiple data sources through data fusion allows for a more comprehensive information set,enhancing the precision of the assessment to a certain extent.Currently,data fusion techniques are widely adopted in evaluating various aspects of fruits,holding promising prospects for further development.The article summarizes the methods,characteristics,and applications of data fusion in fruit assessment,and anticipates the future trends of this technology in the fruit detection domain by combining existing research findings.
分 类 号:TS207.3[轻工技术与工程—食品科学]
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