基于卷积神经网络和近红外光谱的太平猴魁茶产地鉴别分析.pdf

文档介绍：第 4 1 卷 ，第 9期 光 谱 学 与 光 谱 分 析 . 41 ， . 9 ， 2776-2781
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机划分为训练集（84 ，占 70％ ）和测试集（36 ，占 30％ ） ，分别讨论不同间隔采样 、网络结构 、卷积核大小及激
活函数对产地鉴别结果的影响 ，并引入 方法对比分析模型过拟合现象 ；最终建立一个具有 9 层结构
Dropout
的 1- 模型 。 蒙特卡罗试验结果表明 ，相比于基于原始光谱数据 （％ ， ）和 方法
D CNN PCA
（31. 93％ ，）的太平猴魁茶产地预测模型准确率和标准差 ，基于 1- 的太平猴魁茶产地鉴别模型预
D CNN
测精度和稳定性更高 ，其测试集预测准确率平均值和标准差分别为 ％ 和 。因此 ，1- 可有效
D CNN
提取太平猴魁茶不同产地 特征 ，提高太平猴魁茶产地鉴别精度 ，为太平猴魁茶精准产地鉴别及溯源分
NIR
析提供参考 。
关键词 产地鉴别 ；卷积神经网络 ；近红外光谱 ；特征提取 ；太平猴魁茶
中图分类号 ： 文献标识码 ： DOI ：／. .1000-0593（2021）09-2776-06
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