【摘 要】
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粮食是人体的主要能量来源之一,它的储量和质量都关系着国家的发展和社会的稳定。粮食在储藏过程中常常因为霉菌、害虫等因素影响受到损害,会导致储粮的质量下降。粮食受损不仅会导致全球饥饿率的上升,而且长期食用被霉菌、害虫侵害的粮食会导致人类营养不良甚至诱发疾病。及时的检测和分离出受损粮食,不但可以减少储粮的损失,还可以避免人类产生疾病。因此,粮食质量检测工作是至关重要且刻不容缓的。本文的研究对象为发霉粒小
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粮食是人体的主要能量来源之一,它的储量和质量都关系着国家的发展和社会的稳定。粮食在储藏过程中常常因为霉菌、害虫等因素影响受到损害,会导致储粮的质量下降。粮食受损不仅会导致全球饥饿率的上升,而且长期食用被霉菌、害虫侵害的粮食会导致人类营养不良甚至诱发疾病。及时的检测和分离出受损粮食,不但可以减少储粮的损失,还可以避免人类产生疾病。因此,粮食质量检测工作是至关重要且刻不容缓的。本文的研究对象为发霉粒小麦（Mildew-damaged wheat kernels,MDK）、虫害粒小麦（Insect-damaged wheat kernels,IDK）和完好粒小麦（Undamaged wheat kernels,UDK）。针对储存小麦中的发霉粒和虫害粒,本文提出了两种基于神经架构搜索的受损小麦的检测与分类方法,两种方法生成的神经网络均在受损小麦的检测和分类任务中取得了良好的效果,实验结果证明了本文提出的两种方法在受损小麦的检测与分类任务中是可行且有效的。同时,本文是首次将神经架构搜索生成的神经网络应用于农作物的检测领域,为其他的农作物检测带来了新的方法和思路。本文研究内容如下:（1）将采集的小麦碰撞声信号转化为声谱图;接着通过信号端点检测、添加噪声、高斯模糊、调整对比度和亮度以及深度卷积生成对抗网络五种方法对数据进行增强,解决数据集过少的问题;最后概述本文数据集的组成。（2）针对发霉粒、虫害粒和完好粒三类小麦的碰撞声信号,本文提出基于渐进式神经架构搜索检测和分类受损小麦的方法。渐进式神经架构搜索是基于序列模型的优化算法来遍历搜索空间中的cell（单元）,再通过代理函数来预测性能最好的cell结构,最后通过预设的方法堆叠cell来构建完整的神经网络。通过实验得到,三类小麦粒平均的F1值为96.2%,超过了当前较为流行的人工设计的神经网络,验证了神经架构搜索可以用来生成神经网络,且得到的神经网络性能较好。（3）针对渐进式神经架构搜索内存开销过大以及搜索时间过长的问题,提出渐进式部分通道连接的可微神经架构搜索的方法,该方法利用了更少的时间生成了性能更加稳定的神经网络模型。可微神经架构搜索是将离散的搜索空间持续松弛化得到一个可微的学习目标,然后利用梯度下降法来生成cell结构。本文提出的渐进式部分通道连接的可微神经架构搜索是在可微的基础上通过采样小部分通道来减少内存的消耗,并渐进式的增加神经网络的深度来减少搜索和评价的性能差距。最后将提出的方法生成的神经网络应用于三类小麦粒声谱图数据集,取得了平均F1值为96.6%的优异分类结果。该结果不仅超过了人工设计的神经网络的性能,还超过了基于渐进式神经架构搜索生成的网络的性能。
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