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Apple grading method based on neural network with ordered partitions and evidential ensemble learning

CAAI Transactions on Intelligence Technology 2022年第4期7卷 561-569页

作者： Liyao Ma Peng Wei Xinhua Qu Shuhui Bi Yuan Zhou Tao Shen School of Electrical Engineering University of JinanJinanChina Blekinge Institute of Technology KarlskronaSweden

In order to improve the performance of the automatic apple grading and sorting system,in this paper,an ensemble model of ordinal classification based on neural network with ordered partitions and Dempster–shafer theory is *** a non-destructive grading method,apples are graded into three grades based on the Soluble Solids Content value,with features extracted from the preprocessed near-infrared spectrum of apple serving as model *** the uncertainty in grading labels,mass generation approach and evidential encoding scheme for ordinal label are proposed,with uncertainty handled within the framework of Dempster–shafer *** neural network with ordered partitions as the base learner,the learning procedure of the Bagging-based ensemble model is *** on Yantai Red Fuji apples demonstrate the satisfactory grading performances of proposed evidential ensemble model for ordinal classification.

关键词： apple grading demspter-shafer theory ensemble learning ordinal classification

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