領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
針對單一方法對蘋果輕度霉心病檢測精度較低的問題，提出基于近紅外透射光譜和聲振技術(shù)的異源信息融合方法，以提升對蘋果輕度霉心病的判別能力。針對近紅外光譜信號，首先分析不同預(yù)處理和特征提取方法對建模效果的影響，完成光譜特征波段的選擇。針對聲振信號，利用YSV工程測試與信號分析軟件和Pearson相關(guān)系數(shù)優(yōu)選7 個時域特征。隨后，通過特征拼接將光譜特征波段與時域特征組成融合特征向量，分別采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural networks，CNN）、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（long short-term memory，LSTM）和CNN-LSTM基于單一源特征和融合特征構(gòu)建判別模型。通過模型性能分析，融合了近紅外透射光譜15 個特征波段與7 個時域特征的CNN-LSTM組合模型對于輕度霉心病的判別性能最優(yōu)，測試集的準(zhǔn)確率、召回率、特異性和F1分?jǐn)?shù)分別達(dá)到了98.31%、97.06%、97.06%和97.90%。實驗結(jié)果證明本研究提出的可見近紅外透射光譜與聲振信號特征融合方法可以有效提高蘋果輕度霉心病的判別準(zhǔn)確率。
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