【摘 要】
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不同光谱仪器采集的光谱数据建立的模型共享使用时会出现模型失效问题,使得模型的利用率低,不利于光谱行业的发展需要。本文尝试采用迁移学习方法探究在食用油酸值和过氧化值
【机 构】
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北京工商大学计算机与信息工程学院/北京市食品安全与大数据重点实验室
【基金项目】
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北京市自然科学基金资助项目(4132008)
论文部分内容阅读
不同光谱仪器采集的光谱数据建立的模型共享使用时会出现模型失效问题,使得模型的利用率低,不利于光谱行业的发展需要。本文尝试采用迁移学习方法探究在食用油酸值和过氧化值两个指标上的模型转移。实验样本为大豆油、花生油、芝麻油、玉米油50个食用油样本,实验仪器为VERTEX70傅里叶红外光谱仪和AntarisⅡ傅里叶近红外光谱仪(包含光纤探头和透射探头)。以不同的仪器组合设计了三组实验,建模方法采用偏最小二乘法建立近红外光谱定量分析模型,进行了模型转移研究。以第一组实验为例,经过迁移学习后建立的酸值和过氧化值模型的相关系数由0.068419和-0.37198上升至0.73098和0.81904。校正均方根误差系数由0.35818和0.09011下降至0.19248和0.03272。实验表明迁移学习可以有效的缓解模型失效问题,提高了模型的泛化能力,该研究对于解决光谱分析模型的广泛应用提供了新的思路,有重要的意义。
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