【摘 要】
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采用伏安电子舌对不同贮藏年限的普洱茶进行快速检测。将深度学习技术引入到电子舌的模式识别中,提出一种基于一维卷积神经网络(1-D CNN)与极限学习机(ELM)组合的模式识别模
【机 构】
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山东理工大学计算机科学与技术学院,淄博市中西医结合医院
【基金项目】
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山东省自然科学基金(编号:ZR2019MF024),国家自然科学基金(编号:61701286),教育部科技发展中心产学研创新基金(编号:2018A02010),赛尔网络下一代互联网技术创新项目(编号:NGII20170314)
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采用伏安电子舌对不同贮藏年限的普洱茶进行快速检测。将深度学习技术引入到电子舌的模式识别中,提出一种基于一维卷积神经网络(1-D CNN)与极限学习机(ELM)组合的模式识别模型(1-D CNN-ELM)。采用该模型结合伏安电子舌对5种不同贮藏年限的普洱茶进行分类鉴别,结果表明,与传统基于离散小波变换(DWT)结合支持向量机(SVM)或极限学习机(ELM)的模型相比,1-D CNN-ELM对普洱茶贮藏年限的分类效果更优,其测试集准确率、精确率、召回率和F1-Score分别达到98.32%,98.0%,98.
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