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基于電子鼻和高光譜多數(shù)據(jù)融合跟蹤水稻品質(zhì)差異的協(xié)同策略研究
檢測樣品：大米
檢測項(xiàng)目：質(zhì)量差異的高精度識別
方案概述：本研究提出了一種跟蹤水稻品質(zhì)差異的協(xié)同策略將深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)理論相結(jié)合，提高融合系統(tǒng)的檢測性能。與傳統(tǒng)的特征挖掘和識別方法相比，CNN提取融合特征有效，基于GEELM的分類性能達(dá)到98.07%?？傊珻NN-GE-ELM被證明是一種有效的分析技術(shù)，以改善融合系統(tǒng)的檢測性能，實(shí)現(xiàn)了對質(zhì)量差異的高精度識別大米。
本研究提出了一種跟蹤水稻品質(zhì)差異的協(xié)同策略將深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)理論相結(jié)合，提高融合系統(tǒng)的檢測性能。首先，利用電子鼻和高光譜技術(shù)采集水稻品質(zhì)信息成像系統(tǒng)。其次設(shè)計了一種新的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)結(jié)構(gòu)來提取基于卷積和池化過程的融合數(shù)據(jù)特征。最后，一個新穎的全局?jǐn)U展極限提出了一種基于拖拽因子和全局識別系數(shù)的學(xué)習(xí)機(jī)(GE-ELM)，該學(xué)習(xí)可以擴(kuò)展和平衡類之間的差異，從而提高識別能力和識別能力提高穩(wěn)定性。與傳統(tǒng)的特征挖掘和識別方法相比，CNN提取融合特征有效，基于GEELM的分類性能達(dá)到98.07%?？傊?，CNN-GE-ELM被證明是一種有效的分析技術(shù)，以改善融合系統(tǒng)的檢測性能，實(shí)現(xiàn)了對質(zhì)量差異的高精度識別大米。
風(fēng)味檢測設(shè)備：德國AIRSENSE電子鼻pen3
文章信息：Improving performance_ A collaborative strategy for the multi-data fusion of electronic nose and hyperspectral to track the quality difference of rice
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