[发明专利]一种深度学习水果光谱分析模型更新方法在审
| 申请号： | 202111288042.6 | 申请日： | 2021-11-02 |
| 公开（公告）号： | CN114002167A | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | 应义斌;杨杰;林涛;丁冠中 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G01N21/27 | 分类号： | G01N21/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度学习水果光谱分析模型更新方法。将历史批次采集的水果光谱数据和品质变量输入到深度神经网络中，通过随机网格超参数搜索和梯度下降算法优化模型参数，得到最优的模型结构和权重；保持该模型权重冻结层的权重固定，使用新批次少量水果样本得到的光谱数据和品质变量，微调该模型权重可变层的权重，得到更新后的模型；将新批次未知预测值的水果光谱输入到更新后的模型，输出对新批次水果的品质变量预测结果。本发明使用少量的样本，更新历史数据构建的光谱模型，提供比多种传统模型更新方法更高的预测精度；能够有效保留历史批次数据与新一批次数据的共有特征，并且对新一批次的水果样本提供更好的预测精度和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 水果 光谱分析 模型 更新 方法 | ||
【主权项】：
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