TY - Jour A2 - Mukhopadhyay，Subhas Au - Gholam Hosseini，Hamid Au - Luo，Dehan Au - Xu，Guanggui Au - Liu，Hongxiu Au - Benjamin，Deena Py - 2008 Da - 2008/04/22 Ti - 智能鱼类新鲜度评估SP - 628585 VL - 2008年AB - 鱼类鉴定和自动鱼类新鲜度评估在渔业行业应用中起重要作用。本文介绍了一种基于支持向量机（SVM）的方法，以改善鱼识别系统的性能。结果用于使用人工神经网络（ANN）进行鱼类新鲜度。鱼种的鉴定涉及处理鱼的图像。提取最有效的功能并将其与图像的下捕获版本组合以创建1D输入向量。应用于基于SVM的分类器的MAX-Win算法提高了排序的可靠性至96.46％。筛分320电子鼻子（E-鼻子）的实现，以便实时评估鱼类新鲜度，是实验的。传感器图案的智能处理涉及为正在研究的每种物种使用专用ANN。最敏感的传感器提供了新鲜度的最佳估计。 Data was collected from four selected species of fishes over a period of ten days. It was concluded that the performance can be increased using individual trained ANN for each specie. The proposed system has been successful in identifying the number of days after catching the fish with an accuracy of up to 91%. SN - 1687-725X UR - https://doi.org/10.1155/2008/628585 DO - 10.1155/2008/628585 JF - Journal of Sensors PB - Hindawi Publishing Corporation KW - ER -