一种基于神经网络的苹果糖度检测方法及系统

本发明涉及苹果品质无损检测技术领域，提供一种基于神经网络的苹果糖度检测方法及系统，包括：采集待测苹果的光谱数据；对光谱数据进行预处理，生成预处理数据；对预处理数据进行降维，生成降维数据；将降维数据输入至糖度检测模型，根据糖度检测模型的输出结果，获得待测苹果的糖度检测值；糖度检测模型采用BP神经网络模型进行建模；其中，BP神经网络模型的网络参数采用遗传算法GA获得；GA算法采用Sigmoid函数优化个体的交叉概率和变异概率，得到自适应交叉概率和自适应变异概率，基于自适应交叉概率和自适应变异概率更新BP神经网络模型的网络参数。本发明不仅能够实现糖度检测模型更快的收敛速度和更短的训练周期，还使得网络参数调节更加容易。