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基于注意力机制残差神经网络的近红外芒果种类定性建模方法
被引量：
1
1
作者
王书涛
万金丛
+2 位作者
刘诗瑜
张金清
王玉田
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期2262-2267,共6页
现代光谱检测技术的飞速发展与深度学习紧密相关,作为一种端到端的模型,深度神经网络可以从光谱中得到更多信息,从而提升模型鲁棒性。为探究近红外光谱结合深度学习对芒果种类定性预测的可行性,提出一种基于卷积注意力机制(CBAM)的一维...
现代光谱检测技术的飞速发展与深度学习紧密相关,作为一种端到端的模型,深度神经网络可以从光谱中得到更多信息,从而提升模型鲁棒性。为探究近红外光谱结合深度学习对芒果种类定性预测的可行性,提出一种基于卷积注意力机制(CBAM)的一维残差神经网络(1D-AD-ResNet-18)模型。为降低光谱中冗余信息的干扰,在传统一维残差神经网络(1D-ResNet-18)中嵌入CBAM卷积注意力模块,该模块可重点关注光谱局部有用信息;为避免梯度消失、过拟合情况发生,使用解决网络“退化”问题的ResNet-18。对于186个芒果样本,采用70%的样本进行训练,30%的样本进行测试,采用准确度(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1值(F1-score)、宏观平均值(Macro-average)以及加权平均值(Weighted-average)作为模型评价指标。建立传统1D-ResNet-18、SNV-SVM和PCA-KNN三种对比模型,与上述三种方法作对比,所建立的1D-AD-ResNet-18模型取得最优预测结果,四种定性分析模型的准确率分别为96.42%,80.35%,76.78%和67.85%。结果表明,1D-AD-ResNet-18模型实现了对芒果种类的准确识别与分类,为近红外光谱定性分析芒果种类提供了新思路。
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关键词
芒果种类识别
CBAM注意力机制
近红外光谱
残差网络
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职称材料
题名
基于注意力机制残差神经网络的近红外芒果种类定性建模方法
被引量：
1
1
作者
王书涛
万金丛
刘诗瑜
张金清
王玉田
机构
燕山大学电气工程学院仪器科学与工程系
河北大学质量技术监督学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期2262-2267,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61771419)
河北省自然科学基金项目(F2017203220)资助。
文摘
现代光谱检测技术的飞速发展与深度学习紧密相关,作为一种端到端的模型,深度神经网络可以从光谱中得到更多信息,从而提升模型鲁棒性。为探究近红外光谱结合深度学习对芒果种类定性预测的可行性,提出一种基于卷积注意力机制(CBAM)的一维残差神经网络(1D-AD-ResNet-18)模型。为降低光谱中冗余信息的干扰,在传统一维残差神经网络(1D-ResNet-18)中嵌入CBAM卷积注意力模块,该模块可重点关注光谱局部有用信息;为避免梯度消失、过拟合情况发生,使用解决网络“退化”问题的ResNet-18。对于186个芒果样本,采用70%的样本进行训练,30%的样本进行测试,采用准确度(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1值(F1-score)、宏观平均值(Macro-average)以及加权平均值(Weighted-average)作为模型评价指标。建立传统1D-ResNet-18、SNV-SVM和PCA-KNN三种对比模型,与上述三种方法作对比,所建立的1D-AD-ResNet-18模型取得最优预测结果,四种定性分析模型的准确率分别为96.42%,80.35%,76.78%和67.85%。结果表明,1D-AD-ResNet-18模型实现了对芒果种类的准确识别与分类,为近红外光谱定性分析芒果种类提供了新思路。
关键词
芒果种类识别
CBAM注意力机制
近红外光谱
残差网络
Keywords
Mango species identification
CBAM attention mechanism
Near-infrared spectroscopy
Residual network
分类号
O657.33 [理学—分析化学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于注意力机制残差神经网络的近红外芒果种类定性建模方法
王书涛
万金丛
刘诗瑜
张金清
王玉田
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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