【摘 要】
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将核磁共振成像技术与人工神经网络理论相结合，对香梨内部褐变进行了检测。在磁共振T2加权图像中选取果核区域作为感兴趣区域，提取出反映褐变特性的10个微观纹理特征参数，建立了
【机 构】
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浙江大学生物系统工程与食品科学学院,浙江大学医学院附属邵逸夫医院放射科
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将核磁共振成像技术与人工神经网络理论相结合，对香梨内部褐变进行了检测。在磁共振T2加权图像中选取果核区域作为感兴趣区域，提取出反映褐变特性的10个微观纹理特征参数，建立了BP神经网络模型进行识别研究。针对BP神经网络模型存在的不足，利用遗传算法对网络模型的权值和阈值进行优化。通过验证性试验发现：对于4组香梨样本，优化后BP神经网络模型的平均正确识别率为92．50％，比未优化模型的平均正确识别率80．83％，提高了11．67个百分点；同一组香梨样本相比较，优化后模型的识别效果也均优于未优化模型，每组香梨的识
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