您好，欢迎访问北京市农林科学院 机构知识库！
北京市农林科学院机构知识库

全部

  • 全部
  • 标题
  • 学者
  • 机构
  • 关键词

对比变分自编码器的近红外光谱测量及其在液态样品检测中的应用

文献类型： 中文期刊

作者： 袁壮 1 ; 董大明 2 ;

作者机构： 1.广西大学

2.智能装备技术研究中心北京市农林科学院

关键词： 近红外;cVAE;数据降维;特征提取

期刊名称： 光谱学与光谱分析

ISSN： 1000-0593

年卷期： 2022 年 42 卷 011 期

页码： 3637-3641

收录情况： EI ; SCI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 近红外光谱是热门的食品检测方法之一,对于这种高维光谱数据的分析常常需采用数据降维算法提取其中的特征,然而绝大多数算法都只能针对单个数据集进行分析.虽然已有基于对比学习的对比主成分分析成功应用于不同水果表面农残的近红外光谱检测中,但是该方法只能以线性的方式组合原有特征,特征提取效果存在局限性,并且需要调节对比参数来控制背景集影响,需要消耗更大的时间成本.cV A E(contrastive variational autoencoder)是一种基于对比学习和变分自编码器的改进算法,被用于图像去噪和RNA序列分析中,它仍然具备分析多个数据集的特点,同时因为组合了神经网络的概率生成模型而具备了提取非线性隐含特征的能力.将cV A E算法应用于近红外光谱分析,建立了准确的近红外光谱数据降维模型.在实际验证中,使用cV A E算法对购买的不同品牌和批次纯牛奶中掺假三聚氰胺进行检测.结果表明,使用VAE算法只能区分出不同品牌和批次的纯牛奶,而其中是否掺假三聚氰胺这一重要信息无法表现出来;而使用cV A E算法进行数据分析时,由于添加了背景数据集分离了无关变量,能够清晰的将有无掺假三聚氰胺的样本分类.这说明了,cVAE不仅具备了cPCA(contrastive principle component analysis)在近红外光谱数据降维中的优势,而且具备提取非线性特征的能力,同时不需要调节可变参数,能够更方便地建立近红外光谱降维模型.

  • 相关文献

[1]对比主成分分析的近红外光谱测量及其在水果农药残留识别中的应用. 陈淑一,赵全明,董大明. 2020

[2]近红外光谱的苹果内部品质在线检测模型优化. 郭志明,黄文倩,陈全胜,彭彦昆,赵杰文. 2016

[3]基于视频的植物动画合成方法. 蒋艳娜,肖伯祥,郭新宇,杨宝祝. 2015

[4]基于线结构光视觉的穴盘苗外形参数在线测量系统研制及试验. 冯青春,刘新南,姜凯,范鹏飞,王秀. 2013

[5]基于扫描成像的作物近地高光谱获取与特征分析. 张东彦,黄文江,王纪华,杨贵军,朱大洲,刘镕源,马智宏. 2010

[6]基于机器视觉的作物多姿态害虫特征提取与分类方法. 李文勇,李明,陈梅香,钱建平,孙传恒,杜尚丰. 2014

[7]基于深度图像和BP神经网络的肉鸡体质量估测模型. 王琳,孙传恒,李文勇,吉增涛,张翔,王以忠,雷鹏,杨信廷. 2017

[8]基于数字照片特征的小麦覆盖度自动提取研究. 李存军,王纪华,刘良云,王人潮. 2004

[9]利用太赫兹光谱技术构建番茄水分胁迫状态检测模型. 张晓东,段朝晖,毛罕平,高洪燕,石强,王亚飞,沈宝国,张馨. 2021

[10]基于图像处理技术的观赏菊品种识别方法研究. 翟果,李志敏,路文超,赵勇,王成. 2016

[11]基于玉米冠层原位监测的全生育期叶色建模及其应用. 杜建军,袁杰,王传宇,郭新宇. 2017

[12]基于图像处理的番茄重量预测. 何婷婷,李志伟,张馨,张钟莉莉,肖雪朋,董静. 2022

[13]基于卷积模型的农业问答语性特征抽取分析. 张明岳,吴华瑞,朱华吉. 2018

[14]基于注意力机制和多尺度残差网络的农作物病害识别. 黄林生,罗耀武,杨小冬,杨贵军,王道勇. 2021

[15]应用人工智能技术进行作物形态诊断初探. 陈立平,赵春江. 2000

[16]基于多尺度分形特征的ETM+影像耕地提取. 董士伟,李宪海,李红,孙丹峰,张微微,周连第. 2011

[17]基于卷积神经网络的田间麦穗检测方法研究. 张合涛,赵春江,王传宇,郭新宇,李大壮,苟文博. 2023

[18]基于方向一致性特征的小麦条锈病与白粉病识别方法. 郭青,王骊雯,董方敏,聂臣巍,孙水发,王纪华. 2015

[19]高光谱成像技术定量可视化检测熟牛肉中挥发性盐基氮的含量. 杨东,陆安祥,王纪华. 2017

[20]高光谱成像技术在水果品质无损检测中的研究进展. 陈龙跃,段丹丹,王凡,孟翔宇,赵冲,钱英军. 2023

作者其他论文 更多>>
置顶
购物车
反馈

© 京ICP备09089781号-29 主办单位：北京市农林科学院

学术资源： 中国农业科学院 农业专业知识服务系统 农科联盟资源共建共享平台 中国农业科技文献与信息服务平台 中国农业期刊集成服务平台