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基于电子鼻的深度卷积神经网络茯苓产地分类方法

文献类型： 中文期刊

作者： 徐昊 1 ; 章检明 2 ; 王中鹏 1 ; 张丽娟 1 ; 迟梁 1 ; 何成 1 ;

作者机构： 1.浙江科技学院信息与电子工程学院

2.浙江省农业科学院食品科学研究所

关键词： 电子鼻;深度学习;中药产地区分

期刊名称： 传感器与微系统

ISSN： 2096-2436

年卷期： 2023 年 012 期

页码： 138-141

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 本文采用自研电子鼻系统，实现6个产地的茯苓气味样本的检测，根据采集得到的样本数据集，提出并优化了适用于茯苓产地分类的卷积神经网络—长短期记忆网络（CNN-LSTM）模型，同时与支持向量机（SVM）模型、CNN模型、LSTM模型进行对比，识别率提高6%以上。在实际样本检测中，适用于茯苓产地分类的CNN-LSTM模型识别准确率为81.9%,优化后的CNN-LSTM模型识别准确率达到了88.9%,且优化后的神经网络能够更快、更好地从电子鼻数据中提取特征。

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