領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國(guó)食品雜志社
建立基于圖像和EfficientNet框架的豬肉新鮮度測(cè)定方法。采集2 500 張不同新鮮度的豬肉圖片作為原始數(shù)據(jù)集，通過圖像增強(qiáng)方式，構(gòu)建總數(shù)為60 000 張的豬肉新鮮度數(shù)據(jù)集。先用CIFAR-10數(shù)據(jù)集對(duì)EfficientNet進(jìn)行訓(xùn)練，確定模型的基本結(jié)構(gòu)及初始權(quán)值，然后用所構(gòu)建的豬肉新鮮度數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和改進(jìn)，使模型適用五分類問題。最后對(duì)所建立的模型進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證，并與Alexnet、VGG16和ResNet50目前主流的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行比較。結(jié)果顯示，在豬肉新鮮度識(shí)別方面，EfficientNet模型的平均正確識(shí)別率高達(dá)98.62%，明顯優(yōu)于Alexnet、VGG16和ResNet50模型，其中，EfficientNetB2模型的正確識(shí)別率達(dá)到99.22%，訓(xùn)練時(shí)間僅需157 min，綜合性能最佳，是一種最適合豬肉新鮮度識(shí)別的方法。為提升模型泛化性，改進(jìn)EfficientNetB2模型優(yōu)化器算法，比較隨機(jī)梯度下降、自適應(yīng)矩估計(jì)）、均方根傳播、校正自適應(yīng)矩估計(jì)（rectified adaptive moment estimation，RAdam）4 種優(yōu)化器的性能。結(jié)果顯示，采用RAdam優(yōu)化器雖然沒能進(jìn)一步提高模型的準(zhǔn)確率，但對(duì)提升模型的泛化能力有一定幫助，在工程應(yīng)用上具有實(shí)際意義。
2023年第44卷 2022年第43卷 2021年第42卷 2020年第41卷 2019年第40卷 2018年第39卷 2017年第38卷 2016年第37卷 2015年第36卷 2014年第35卷 2013年第34卷 2012年第33卷 2011年第32卷 2010年第31卷 2009年第30卷 2008年第29卷 2007年第28卷 2006年第27卷 2005年第26卷 2004年第25卷 2003年第24卷 2002年第23卷 2001年第22卷 2000年第21卷 1999年第20卷 1998年第19卷 1997年第18卷 1996年第17卷 1995年第16卷 1994年第15卷 1993年第14卷 1992年第13卷 1991年第12卷 1990年第11卷 1989年第10卷 1988年第09卷 1987年第08卷 1986年第07卷 1985年第06卷 1984年第05卷 1983年第04卷 1982年第03卷 1981年第02卷 1980年第01卷
電話: 010-87293157
地址: 北京市豐臺(tái)區(qū)洋橋70號(hào)
版權(quán)所有 @ 2023 中國(guó)食品雜志社 京公網(wǎng)安備11010602060050號(hào) 京ICP備14033398號(hào)-2
