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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
Nguyen Minh Trieu (University of Economics Ho Chi Minh City) Nguyen Truong Thinh (University of Economics Ho Chi Minh City)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2022
발행연도
2022.11
수록면
1,559 - 1,564 (6page)

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The quality and maturity of mangoes are inhomogeneous, even when mangoes are harvested from the same tree at the same time, however, the maturity of mangoes greatly affects the storage and transport time. Therefore, the determination of mango maturity is very important. This study aims to determine the mango maturity by using the internal and external features of mangoes (length, width, defect, weight, density, and color) based on a hybrid model of a multilayer Feed-Forward Neural Network (FFNN). In detail, the mango is segmented based on analyzing color space then algorithms in image processing are applied. After determining the architecture, the FFNN model is trained with the dataset in which each data point has 14 features. Another self-training algorithm is applied to increase the accuracy of FFNN. The proposed system has a mean-square error of 0.259 in maturity prediction which is shown in the results and experiments section.
#Self-training #Mangoes maturity #Machine learning #Mangoes

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. MANGO SEGMENTATION
3. MATURITY DETERMINATION
4. RESULTS AND EXPERIMENTS
5. CONCLUSIONS
REFERENCES

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