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—— 中國食品雜志社
首先通過聲振無損檢測系統(tǒng)獲取香梨響應信號，對信號進行經(jīng)驗模態(tài)分解并采用不同方法抑制其端點效應和模態(tài)混疊以實現(xiàn)信號分解效果最優(yōu)；然后將香梨聲振信號分解的分量作為輸入，構建基于空間金字塔池化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（convolutional neural networks with space pyramid pooling，CNN-SPP）判別模型。結果表明，改進斜率法能更有效抑制香梨聲振信號分解端點效應，進一步采用互補自適應噪聲完備集合經(jīng)驗模態(tài)分解（complementary complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise，CCEEMDAN）方法可獲得模態(tài)混疊抑制最佳的信號分量，以此為輸入構建CCEEMDAN-CNN-SPP判別模型對香梨黑心病的總體分類準確率為93.66%，對亞健康香梨判別準確率達94.44%，病害果誤判率為6.35%，提高了聲振法對梨果早期輕度病害的判別精度，為聲振法應用于亞健康水果在線檢測系統(tǒng)研發(fā)提供了研究基礎。
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