基于近红外光谱与深度学习建立毛豆重要品质指标的快速预测的方法

基于近红外光谱与深度学习建立农作物重要品质指标快速预测的方法，包括以下步骤：制备毛豆样品；使用特定仪器测定毛豆样品的氨基酸和淀粉的含量；近红外光谱数据的采集和光谱数据预处理；构建深度神经网络模型；将预处理之后的近红外光谱数据进行特征带选择，随后按照7:3的比例进行测试集和训练集的划分；训练深度神经网络模型；基于S6中训练好的深度神经网络模型，输入近红外光谱数据，从而得到对应毛豆的氨基酸和淀粉的含量。本发明可用于实时监测毛豆生产过程中的重要品质指标的含量，提高生产效率和质量控制，为农产品检测领域提供了一种新的、高效的重要品质指标的检测方法，具有广泛的应用前景。