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—— 中國食品雜志社
為快速鑒別蓮子粉真?zhèn)危媒t外光譜技術對蓮子粉摻雜進行鑒別。基于已知利用支持向量機（support vector machine，SVM）對光譜數據分類的結果，在未知樣品類別的情況下使用基于深度信念網絡（deep belief network，DBN）進行判別。結果表明，當訓練集數目達到600時，SVM模型對摻入不同比例各類其他作物粉的平均識別率達到98%；基于DBN模型能夠有效識別摻雜了各類其他作物粉的蓮子粉，極個別摻雜比例的平均識別率在96%左右。采用DBN算法避免了當前深層神經網絡易陷入局部最優(yōu)和無大量標簽樣本的情況。近紅外光譜技術結合DBN為農產制品摻假的快速檢測提供了新的嘗試。
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