【摘 要】
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为了提高黑毛猪肉新鲜度的识别准确率,提出基于改进残差网络和迁移学习的黑毛猪肉新鲜度识别方法。首先,根据猪肉的微生物菌体浓度、大肠菌菌体浓度和pH值,结合国家标准,将猪
【机 构】
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安徽农业大学信息与计算机学院,安徽泓森物联网有限公司,安徽农业大学动物科技学院
【基金项目】
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安徽省重点研究与开发计划项目(1804a0702130);国家自然科学基金项目(31671589、31771679);安徽省科技重大攻关项目(16030701092);农业农村部农业电子商务重点实验室开放基金项目(AEC2018010、AEC2018003)
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为了提高黑毛猪肉新鲜度的识别准确率,提出基于改进残差网络和迁移学习的黑毛猪肉新鲜度识别方法。首先,根据猪肉的微生物菌体浓度、大肠菌菌体浓度和pH值,结合国家标准,将猪肉新鲜度分为7个类别;然后,将ResNet 50模型用PfidSet数据集训练,使其具有抽取图像特征的能力,利用模型迁移和模型微调对ResNet 50模型进行改进,即用一个3层的自适应网络取代ResNet-50模型的全连接层和分类层,再使用在PfidSet上训练的网络参数初始化改进的ResNet-50模型权重,运用LReLu -Softplu
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