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利用一维超深度卷积神经网络的金银花NIRS分类模型设计

文献类型： 中文期刊

作者： 张子龙 1 ; 陈冬英 1 ; 俞达 1 ; 陈璐 1 ;

作者机构： 1.福建江夏学院电子信息科学学院;数字福建智能家居信息采集及处理物联网实验室;山东省农业科学院农业质量标准与检测技术研究所

关键词： 金银花;近红外光谱;分类;一维卷积神经网络;超深度

期刊名称： 三明学院学报

ISSN： 1673-4343

年卷期： 2023 年 03 期

页码： 63-70

摘要： 当前应用于近红外光谱(NIRS)数据定性分析的经典一维卷积神经网络(1D-CNN)模型，通过增加卷积核数量，导致模型臃肿、参数量巨大、计算复杂度高，同时易产生过拟合。为克服传统方法的不足，改进传统1D-CNN模型为一维超深度卷积神经网络模型。首先，采集金银花近红外光谱为样本数据，并采用KS法对样品集预处理；其次，改进传统1D-CNN中的隐含层结构为一维超深度卷积神经网络，并针对NIRS数据适应性进行改进，使其可直接应用于一维NIRS数据；最后，用分层算法完成训练集、验证集和测试集的划分，构建基于一维超深度卷积神经网络的金银花NIRS分类模型。结果表明，改进后的一维超深度卷积神经网络训练集的准确率达到100%,测试集的准确率达到99.57%,损失值收敛为0.018附近。与传统1D-CNN模型相比，本设计模型的训练集与测试集的准确率分别提升了约0.05%与1%,同时，参数量和FLOPs分别减少约47%和5%,并且可大幅度降低过拟合。

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