换一批基于自然语言处理的山楂果实品种近红外无损鉴别方法
Nondestructive Near-infrared Identification of Hawthorn Fruit Cultivars Based on Natural Language Processing
摘要不同品种的山楂果实在营养组成、感官品质等方面存在差异,在工业生产中适用不同的加工方式.传统的检测方法耗时长、具有破坏性以及成本高,为适应规模化生产山楂果实制品的需要,需对山楂果实品种进行无损鉴别.研究共收集了 4个品种 240个山楂果实样本的近红外光谱数据,采用不同的预处理算法处理光谱数据后,使用自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)模型进行分析,以实现山楂果实品种的无损鉴别.结果表明,长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)以及门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)神经网络模型对主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)预处理后的光谱的鉴别准确率高,验证集的准确率均为 99.46%±0.00%,测试集的准确率均为 100%±0.00%.逻辑回归模型对山楂果实光谱鉴别能力优异,除对二阶差分(Difference Of Second Order,D2)预处理的光谱鉴别能力较差外(验证集准确率 96.65%,测试集准确率89.58%),其他预处理方式验证集、测试集的准确率均达到或极接近 100%.朴素贝叶斯模型对经PCA处理后的光谱的鉴别效果较优,验证集准确率为 95.65%,测试集准确率为 95.83%.本研究证实了NLP运用于山楂果实近红外无损鉴别是可行的.
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关键词
自然语言处理机器学习山楂果实近红外无损检测natural language processingmachine learninghawthorn fruitnear infrared spectroscopynondestructive identification
分类号
TS207.3
栏目名称
DOI
10.13386/j.issn1002-0306.2023010132
发布时间
2023-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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