摘要
本发明公开了一种酿酒葡萄综合品质指标无损检测方法,涉及光谱分析技术领域以及理化指标检测分析技术领域,其步骤如下:步骤一、搭建葡萄光学采集系统,采集葡萄的光信号,生成光谱波形L;步骤二、对光谱进行预处理,步骤三、对采集葡萄样品进行理化指标检测;步骤四、对获取的葡萄理化指标进行归一化处理;步骤五、针对特定光谱信息进行特征提取,获取特定的光谱波段;步骤六、利用偏最小二乘算法、支持向量机、卷积神经网络。本发明利用深度学习算法,增强对异常光谱的分析能力,结合传统和深度学习算法的优点,从机器学习算法和深度学习算法两个维度去判别检测葡萄品质。
技术关键词
无损检测方法
综合品质
葡萄
偏最小二乘算法
光学采集系统
机器学习模型
指标
深度学习算法
支持向量机
机器学习算法
深度学习模型
可溶性固形物含量
权重分配方法
主成分分析方法
检测分析技术
光谱分析技术
线性分类器
波形
总黄酮
还原糖
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无损检测方法
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