領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的乳粉摻雜物拉曼光譜分類方法。首先利用拉曼高光譜成像平臺采集足量乳粉樣品的原始光譜，然后利用離散小波變換對原始光譜進(jìn)行預(yù)處理，將預(yù)處理后的光譜信號作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入構(gòu)建模型，并分別比較光譜預(yù)處理前后的建模效果。結(jié)果表明，不合適的光譜預(yù)處理反而會降低卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類效果，而原始拉曼光譜就能被卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)識別，所構(gòu)建的原始光譜模型對實際未知樣品的識別準(zhǔn)確率為95.5%。結(jié)果表明，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備光譜預(yù)處理與建模的一體化功能，可極大簡化拉曼光譜分類識別的計算過程，對乳粉質(zhì)量安全篩查具有重要意義。
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