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针对现有霉心病无损检测只能检测出有无病害，无法对病害程度进行判断的问题，研究并提出一种基于深度信念网络（deepbeliefnet，DBN）的无监督检测模型。该模型由多层限制玻尔兹曼机（restrictedBoltzmannmachine，RBM）网络和1层反向传播（backpropagation，BP）神经网络组成，RBM网络实现最优特征向量映射，输出的特征向量由BP神经网络对霉心病病害程度分类。对225个苹果样本在波长200～1025nm获取其透射光谱后，根据腐烂面积占横截面比例将霉心病害程度分为健康