發(fā)布時(shí)間：2022-01-21 15:40

　　通過(guò)可見(jiàn)/近紅外光譜技術(shù)結(jié)合K最近鄰法回歸、隨機(jī)森林回歸、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及帶有殘差塊的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4種化學(xué)計(jì)量學(xué)方法對(duì)不同糖度的西瓜進(jìn)行定量判別,并借鑒適用于圖像處理的深度網(wǎng)絡(luò)模塊對(duì)可見(jiàn)/近紅外光譜進(jìn)行建模。結(jié)果表明,深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模塊一維化在可見(jiàn)/近紅外光譜數(shù)據(jù)處理中體現(xiàn)了巨大潛力,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN模型在預(yù)測(cè)集中Rp為0.855 9,RMSEP為0.778 1°Brix,加入Res-block后的改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Res-CNN在預(yù)測(cè)集中Rp為0.893 2,RMSEP為0.710 4°Brix。 

【文章來(lái)源】：食品與機(jī)械. 2020,36(12)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

光譜采集系統(tǒng)原理圖[16]

Res-CNN模型結(jié)構(gòu)示意圖如圖3所示，該模型由4個(gè)卷積核、5個(gè)批歸一化層、2個(gè)全連接層及1個(gè)池化層組成。Resnet等[17-18]提出bottleneck會(huì)導(dǎo)致經(jīng)Res-block的特征數(shù)急劇上升，因此試驗(yàn)使用的Res-block為輕量級(jí)開(kāi)發(fā)網(wǎng)絡(luò)的Inverted Residual[19]，其結(jié)構(gòu)包含1×1卷積、1×3卷積以及shortcut連接。殘差結(jié)構(gòu)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的使用可以提高模型的學(xué)習(xí)效率，減緩模型因深度或迭代輪次造成的網(wǎng)絡(luò)退化，1×1卷積核則可以改變通道數(shù)量并加強(qiáng)通道間信息的交互，該模型共含有545 505個(gè)訓(xùn)練參數(shù)。圖3 含有殘差塊的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

含有殘差塊的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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