食品科学 ›› 2022, Vol. 43 ›› Issue (14): 296-301.doi: 10.7506/spkx1002-6630-20210922-246
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邵帅斌,刘美含,石宇晴,郝朝龙,韩宙,张伟,陈达
SHAO Shuaibin, LIU Meihan, SHI Yuqing, HAO Chaolong, HAN Zhou, ZHANG Wei, CHEN Da
摘要: 提出一种基于卷积神经网络的乳粉掺杂物拉曼光谱分类方法。首先利用拉曼高光谱成像平台采集足量乳粉样品的原始光谱,然后利用离散小波变换对原始光谱进行预处理,将预处理后的光谱信号作为卷积神经网络输入构建模型,并分别比较光谱预处理前后的建模效果。结果表明,不合适的光谱预处理反而会降低卷积神经网络的分类效果,而原始拉曼光谱就能被卷积神经网络精准识别,所构建的原始光谱模型对实际未知样品的识别准确率为95.5%。结果表明,卷积神经网络具备光谱预处理与建模的一体化功能,可极大简化拉曼光谱分类识别的计算过程,对乳粉质量安全筛查具有重要意义。
中图分类号: