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基于深度信念网络的近红外光谱鉴别莲子粉掺假
基于深度信念网络的近红外光谱鉴别莲子粉掺假
作者:
俞娇
俞玥
倪明龙
周俊伟
朱诚
李占明
胡仁伟
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
莲子粉
掺假
近红外光谱
支持向量机
深度信念网络
摘要:
为快速鉴别莲子粉真伪,利用近红外光谱技术对莲子粉掺杂进行鉴别.基于已知利用支持向量机(support vector machine,SVM)对光谱数据分类的结果,在未知样品类别的情况下使用基于深度信念网络(deep belief network,DBN)进行判别.结果 表明,当训练集数目达到600时,SVM模型对掺入不同比例各类其他作物粉的平均识别率达到98%;基于DBN模型能够有效识别掺杂了各类其他作物粉的莲子粉,极个别掺杂比例的平均识别率在96%左右.采用DBN算法避免了当前深层神经网络易陷入局部最优和无大量标签样本的情况.近红外光谱技术结合DBN为农产制品掺假的快速检测提供了新的尝试.
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支持向量机
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红外光谱
算法
模式识别
蜂蜜
掺假识别
内容分析
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引文网络
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期刊文献
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相关文献总数
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文献信息
篇名
基于深度信念网络的近红外光谱鉴别莲子粉掺假
来源期刊
食品科学
学科
工学
关键词
莲子粉
掺假
近红外光谱
支持向量机
深度信念网络
年,卷(期)
2020,(6)
所属期刊栏目
安全检测
研究方向
页码范围
298-303
页数
6页
分类号
TS207
字数
3988字
语种
中文
DOI
10.7506/spkx1002-6630-20190125-325
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
朱诚
中国计量大学生命科学学院
37
202
8.0
13.0
2
倪明龙
11
5
1.0
1.0
3
俞玥
2
0
0.0
0.0
4
俞娇
中国计量大学生命科学学院
2
8
1.0
2.0
5
李占明
中国计量大学生命科学学院
2
2
1.0
1.0
6
胡仁伟
中国计量大学生命科学学院
1
0
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7
周俊伟
1
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传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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共引文献
(207)
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掺假
近红外光谱
支持向量机
深度信念网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
食品科学
主办单位:
北京食品科学研究院
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-6630
CN:
11-2206/TS
开本:
大16开
出版地:
北京市西城区禄长街头条4号
邮发代号:
2-439
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
24602
总下载数(次)
47
总被引数(次)
348406
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