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
高光譜成像技術(shù)是現(xiàn)代食品檢測中的重要方法，根據(jù)其圖、譜合一的特點，從雞肉的高光譜數(shù)據(jù)中提取反映雞肉內(nèi)部品質(zhì)的光譜數(shù)據(jù)和反映雞肉外部特征的圖像數(shù)據(jù)，對提取到的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，建立基于光譜和彩色圖像的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network，CNN）模型，對雞肉的品質(zhì)進行快速、無損檢測。結(jié)果表明，基于光譜和圖像的綜合CNN模型的分類效果最好，其準(zhǔn)確率和損失函數(shù)分別達93.58%和0.30，優(yōu)于使用單一數(shù)據(jù)的CNN模型，證明綜合使用雞肉的內(nèi)、外信息能夠有效提高雞肉品質(zhì)檢測精度。
2023年第37卷 2022年第36卷 2021年第35卷 2020年第34卷 2019年第33卷 2018年第32卷 2017年第31卷 2016年第30卷 2015年第29卷 2014年第28卷 2013年第27卷 2012年第26卷 2011年第25卷 2010年第24卷 2009年第23卷 2008年第22卷 2007年第21卷 2006年第20卷 2005年第19卷 2004年第18卷 2003年第17卷 2002年第16卷 2001年第15卷 2000年第14卷 1999年第13卷 1998年第12卷 1997年第11卷 1996年第10卷 1995年第09卷 1994年第08卷 1993年第07卷 1992年第06卷 1991年第05卷 1990年第04卷 1989年第03卷 1988年第02卷 1987年第01卷
電話: 010-87293157
地址: 北京市豐臺區(qū)洋橋70號
版權(quán)所有 @ 2023 中國食品雜志社 京公網(wǎng)安備11010602060050號 京ICP備14033398號-2
