【摘 要】
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为准确预测苹果糖度,基于傅里叶变换近红外光谱、偏最小二乘法和深度学习技术,建立了不同的苹果糖度预测模型。使用傅里叶变换近红外光谱仪和折光仪采集160个苹果的光谱与糖度信息,建立不同光谱预处理方法的偏最小二乘法(Partial least square,PLS)模型,通过常用的竞争性自适应重加权算法减少PLS模型计算量,对比得到最好的PLS模型预测精度;使用深度学习的MobileNetV2网络构建苹果糖度预测模型,调整最适合的模型构建参数。试验结果表明:经过标准正态变量变换(Standard normal
【机 构】
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北京农业智能装备技术研究中心,山东省园艺机械与装备重点实验室,山东省农业装备智能化工程实验室,山东农业大学机械与电子工程学院,山东省农业机械科学研究院
【基金项目】
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北京市农林科学院青年基金项目(QNJJ201818),国家苹果产业技术体系项目(CARS-27)。
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为准确预测苹果糖度,基于傅里叶变换近红外光谱、偏最小二乘法和深度学习技术,建立了不同的苹果糖度预测模型。使用傅里叶变换近红外光谱仪和折光仪采集160个苹果的光谱与糖度信息,建立不同光谱预处理方法的偏最小二乘法(Partial least square,PLS)模型,通过常用的竞争性自适应重加权算法减少PLS模型计算量,对比得到最好的PLS模型预测精度;使用深度学习的MobileNetV2网络构建苹果糖度预测模型,调整最适合的模型构建参数。试验结果表明:经过标准正态变量变换(Standard normal
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