基于深度学习的食品质量属性的回归使用近红外光谱和高光谱成像:一篇综述
Yuxin Xiao1, Lei Zhou2, Yiying Zhao3
1School of Information Engineering, Huzhou University, Huzhou 313000, China.
深度学习模型使用近红外 (NIR) 光谱和高光谱成像 (HSI) 增强食品质量分析. 这些先进的方法准确地量化了食物属性,为传统技术提供了有希望的替代方案.
科学领域:
- 食品科学与技术
- 光谱学
- 机器学习
背景情况:
- 近红外 (NIR) 光谱和高光谱成像 (HSI) 是已建立的非破坏性食品分析方法.
- 量化食品质量属性依赖于将光谱/空间数据与属性值联系起来的回归模型.
- 传统的机器学习方法被广泛使用,但深度学习提供了先进的功能.
研究的目的:
- 审查应用深度学习算法的最新进展,以量化食品质量属性.
- 将深度学习回归与传统数据分析策略进行比较.
- 强调在食品分析中最大限度地利用深度学习的策略.
主要方法:
- 对NIR光谱和食品质量HSI深度学习应用的文献综述.
- 深度学习回归算法的介绍和比较与传统方法.
- 讨论特征提取 (光谱,空间,融合) 和模型开发.
主要成果:
- 基于深度学习的回归对于量化食品质量属性具有显著的优势.
- 将光谱和空间信息与深度学习结合起来可以提高量化准确性.
- 特定的深度学习架构在各种食品应用中表现出卓越的性能.
结论:
- 深度学习是利用NIR和HSI推进食品质量量测定的一种强大工具.
- 需要进一步的研究来应对挑战,并探索新的深度学习策略.
- 这一综述为深度学习在食品质量评估中的作用提供了全面的理解.
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