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
針對現(xiàn)有霉心病無損檢測只能檢測出有無病害，無法對病害程度進行判斷的問題，研究并提出一種基于深度信念網(wǎng)絡(luò)（deep belief net，DBN）的無監(jiān)督檢測模型。該模型由多層限制玻爾茲曼機（restricted Boltzmann machine，RBM）網(wǎng)絡(luò)和1層反向傳播（back propagation，BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，RBM網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)最優(yōu)特征向量映射，輸出的特征向量由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對霉心病病害程度分類。對225?個蘋果樣本在波長200～1?025?nm獲取其透射光譜后，根據(jù)腐爛面積占橫截面比例將霉心病害程度分為健康、輕度、中度和重度4?種，分別用150?個和75?個樣本作為訓(xùn)練集和測試集，以全光譜數(shù)據(jù)和基于連續(xù)投影算法提取的特征波長數(shù)據(jù)為輸入構(gòu)建病害程度判別模型，并比較DBN模型與偏最小二乘判別分析、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機模型的識別效果，實驗結(jié)果表明，DBN模型病害判別準確率達到88.00%，具有較好的識別效果。
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
