基于偏最小二乘法和深度学习的近红外糖度预测

来源 :吉林农业大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：richardwang_wjw

【摘要】

：

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

【作者】

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彭发王震刘双喜王金星杨化伟

【机构】

：

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

【出处】

：

吉林农业大学学报

【发表日期】

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2021年2期

【关键词】

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近红外光谱糖度偏最小二乘法深度学习 MobileNetV2模型

【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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