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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明涉及食品安全检测技术，具体涉及基于深度学习的白菜表面农药残留高光谱检测方法及系统，该方法包括：在白菜表面均匀喷洒农药制备实验样本，采集实验样本的高光谱数据；对高光谱数据进行预处理；将数据集划分为训练集和测试集；基于主成分分析法和梯度提升树算法降低高光谱数据维度，提取白菜光谱数据中的特征波长；建立基于卷积神经网络的白菜农药残留检测模型，在训练集和测试集上进行训练，利用随机梯度下降算法优化模型参数，识别农药残留；将待测试的白菜样本数据输入到训练后的白菜农药残留检测模型中，将预测概率最大的农药浓度等级作为检测结果。该方法能够自动检测白菜表面的农药残留，具有检测效率高、准确率高、操作简单等优点。
主权项：1.一种基于深度学习的白菜表面农药残留高光谱检测方法，其特征在于，包括以下步骤：制作喷洒有农药的白菜样本，采集白菜表面的高光谱图像数据；基于多元散射校正算法对所采集的高光谱图像数据进行预处理；将预处理后的高光谱图像数据划分为训练集和测试集；基于主成分分析法和梯度提升树算法降低高光谱图像维度，提取白菜表面高光谱图像数据中的特征波长；基于卷积神经网络搭建农药浓度检测模型，将预处理后的高光谱数据输入到卷积神经网络模型中进行训练，提取出与农药残留相关的光谱特征和空间特征，通过随机梯度下降算法优化模型参数，从而识别农药残留；将待测试的白菜样本数据输入到训练后的白菜农药残留检测模型，实现白菜表面农药残留的检测与分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 基于深度学习的白菜表面农药残留高光谱检测方法及系统
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