Table 1. Comparison of the Performa

Table 1. Comparison of the Performance Metrics of the Proposed Method toward the Other Algorithms, in Fuzzy-C mean and K- Mean Clustering Algorithm, the number of Clusters is Set to Four which is Already Confirmed by Subtractive Clustering, MLP-based Segmentation Algorithm is a Neural Network which Receives the Color Information on Input Pixels and Decides whether this Pixel is Potato or Non-potato, based on the MLP Output Value [17], in all Compared Algorithms, the same Post-processing Morphological Operations are Used to Present a Fair Comparison

Kết quả (Việt) 1:

Bảng 1. So sánh số liệu về hiệu suất của các phương pháp đề xuất đối với các thuật toán khác, có nghĩa là Fuzzy-C và K - có nghĩa là thuật toán Clustering, số lượng các cụm được thiết lập đến bốn người đó là đã xác nhận bởi trừ Clustering, MLP dựa trên thuật toán phân khúc là một mạng lưới thần kinh mà nhận được thông tin màu sắc trên điểm ảnh đầu vào và Decides dù này Pixel là khoai tây hay khoai tây phòng không, dựa trên giá trị sản lượng MLP [17] , trong các thuật toán so sánh tất cả, các hoạt động chế biến hình thái tương tự được sử dụng để trình bày một so sánh công bằng

Kết quả (Việt) 2:

Bảng 1. So sánh Số liệu hiệu suất của phương pháp đề xuất đối với các thuật toán khác, trong Fuzzy-C có ý nghĩa và K-Mean Clustering Algorithm, số lượng các cụm Set Four được Đã xác nhận bằng cách trừ Clustering, MLP dựa trên phân khúc Algorithm là một mạng thần kinh mà Nhận được các thông tin màu trên Pixels Input và Quyết định liệu Pixel này là khoai tây hoặc Non-khoai tây, dựa trên đầu ra MLP Giá trị [17], trong tất cả các thuật toán So, Post-chế biến hoạt động hình thái tương tự được sử dụng để trình bày một so sánh Fair