Estimating the Moisture Ratio Model of Cantaloupe Slices by Maximum Likelihood Principle-Based Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
As an agricultural plant, the cantaloupe contains rich nutrition and high moisture content. In this paper, the estimation problem of the moisture ratio model during a cantaloupe microwave drying process was considered. First of all, an image processing-based cantaloupe drying system was designed and the expression of the moisture ratio with regard to the shrinkage was built. Secondly, a maximum likelihood principle-based iterative evolution (MLP-IE) algorithm was put forward to estimate the moisture ratio model. After that, aiming at enhancing the model fitting ability of the MLP-IE algorithm, a maximum likelihood principle-based improved iterative evolution (MLP-I-IE) algorithm was proposed by designing the improved mutation strategy, the improved scaling factor, and the improved crossover rate. Finally, the MLP-IE algorithm and MLP-I-IE algorithm were applied for estimating the moisture ratio model of cantaloupe slices. The results showed that both the MLP-IE algorithm and MLP-I-IE algorithm were effective and that the MLP-I-IE algorithm performed better than the MLP-IE algorithm in model estimation and validation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».