【摘 要】
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采用伏安电子舌对不同贮藏年限的普洱茶进行快速检测.将深度学习技术引入到电子舌的模式识别中,提出一种基于一维卷积神经网络(1-D CNN)与极限学习机(ELM)组合的模式识别模型
【机 构】
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山东理工大学计算机科学与技术学院,山东淄博 255049淄博市中西医结合医院,山东淄博 255026;
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采用伏安电子舌对不同贮藏年限的普洱茶进行快速检测.将深度学习技术引入到电子舌的模式识别中,提出一种基于一维卷积神经网络(1-D CNN)与极限学习机(ELM)组合的模式识别模型(1-D CNN-ELM).采用该模型结合伏安电子舌对5种不同贮藏年限的普洱茶进行分类鉴别,结果表明,与传统基于离散小波变换(DW T)结合支持向量机(SVM)或极限学习机(ELM)的模型相比,1-D CNN-ELM对普洱茶贮藏年限的分类效果更优,其测试集准确率、精确率、召回率和F1-Score分别达到98.32％,98.0％,98.0％,0.98.试验表明深度学习方法适用于对电子舌信号进行模式识别处理,且具有较高的分类准确性和泛化能力.
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