【摘 要】
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卷积神经网络(CNN)在图像分类识别领域应用广泛,但其在近红外光谱分类中的研究还未见报道,对基于CNN的近红外光谱分类建模方法进行了研究。针对近红外光谱数据的特点,提出了
【机 构】
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中国农业大学信息与电气工程学院,上海烟草集团有限责任公司,云南中烟技术中心,中国农业大学
【基金项目】
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国家重点研发计划子课题(2016YFD0700304)资助
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卷积神经网络(CNN)在图像分类识别领域应用广泛,但其在近红外光谱分类中的研究还未见报道,对基于CNN的近红外光谱分类建模方法进行了研究。针对近红外光谱数据的特点,提出了一种改进的卷积神经网络建模方法,对CNN经典模型LeNet-5所做改进:①将方形矩阵卷积核改为适用于一维近红外光谱的向量卷积核;②简化网络结构,将LeNet-5结构中C5,F6及输出层改为单层感知机。同时,采用隔点采样的方法对近红外光谱降维,加快收敛速度;并对卷积核尺寸对建模结果的影响进行了研究。以我国东北、黄淮、西南三大烤烟产区的600
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