基于深度学习的西瓜可见/近红外光谱可溶性固形物预测模型研究

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通过可见/近红外光谱技术结合K最近邻法回归、随机森林回归、深度卷积神经网络及带有残差块的深度卷积神经网络4种化学计量学方法对不同糖度的西瓜进行定量判别,并借鉴适用于图像处理的深度网络模块对可见/近红外光谱进行建模。结果表明,深度学习网络模块一维化在可见/近红外光谱数据处理中体现了巨大潜力,卷积神经网络CNN模型在预测集中Rp为0.8559,RMSEP为0.7781°Brix,加入Res-block后的改进卷积神经网络Res-CNN在预测集中Rp为0.8932,RMSEP为0.7104°
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