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基于多标记深度森林算法的冷鲜羊肉新鲜度无损检测方法
被引量：
3
1
作者
徐子洋
姜新华
+2 位作者
白洁
张文婧
李靖
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期580-587,共8页
羊肉新鲜程度受多种因素影响,其检测一般要从感官性状、分解的理化产物和微生物繁殖程度等方面进行。然而基于单一指标的羊肉新鲜度检测局限性大,适用性低,很难综合评价羊肉新鲜程度,而且传统检测方法操作复杂,效率低,不能满足日常实际...
羊肉新鲜程度受多种因素影响,其检测一般要从感官性状、分解的理化产物和微生物繁殖程度等方面进行。然而基于单一指标的羊肉新鲜度检测局限性大,适用性低,很难综合评价羊肉新鲜程度,而且传统检测方法操作复杂,效率低,不能满足日常实际需求。高光谱成像技术作为一种快速、无损、高效的检测技术,可以有效地获取冷鲜羊肉腐败过程中表面、内部组成和理化变化信息。提出一种基于改进深度森林算法的冷鲜羊肉新鲜度评价模型,增加特征筛选挖掘与多个评价指标相关的光谱信息,同时增加层增长控制有效防止模型过拟合。采集了0~14天4℃贮藏环境中羊肉样本的400~1000 nm高光谱数据,采用实验室方法测定了样本的挥发性盐基氮(TVB-N)、pH值、菌落总数(TAC)和大肠菌群近似数(ANC)指标值。选择感兴趣区域提取光谱数据,通过S-G平滑滤波法和多元散射校正法对原始光谱数据进行预处理,利用连续投影法提取了18个特征波段。将数据集按照3∶1划分为训练集和测试集;利用本文提出的改进深度森林算法建立新鲜度等级分类模型。结果表明,新鲜度等级分类总体精度为0.9857,并利用hamming loss、one-error、ranking loss和marco-AUC四种多标记度量指标评价模型性能,分别为0.0257、0.0143、0.0142和0.9986,均优于传统多标记分类算法也表明,该多指标新鲜度评价模型可用于羊肉新鲜度的快速无损检测,改善了单一新鲜度检测指标模型分类的局限性,为后续高光谱成像技术的多指标无损检测提供了方法。
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关键词
高光谱
冷鲜羊肉
新鲜度
多标记分类
深度森林
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职称材料
题名
基于多标记深度森林算法的冷鲜羊肉新鲜度无损检测方法
被引量：
3
1
作者
徐子洋
姜新华
白洁
张文婧
李靖
机构
内蒙古农业大学计算与信息工程学院
内蒙古
自治区农牧
业大
数据研究与应用重点实验室
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期580-587,共8页
基金
国家自然科学基金项目(31960494)
内蒙古自治区科技攻关项目(2020GG0169)
内蒙古自治区科技重大专项项目(2021ZD0003)资助。
文摘
羊肉新鲜程度受多种因素影响,其检测一般要从感官性状、分解的理化产物和微生物繁殖程度等方面进行。然而基于单一指标的羊肉新鲜度检测局限性大,适用性低,很难综合评价羊肉新鲜程度,而且传统检测方法操作复杂,效率低,不能满足日常实际需求。高光谱成像技术作为一种快速、无损、高效的检测技术,可以有效地获取冷鲜羊肉腐败过程中表面、内部组成和理化变化信息。提出一种基于改进深度森林算法的冷鲜羊肉新鲜度评价模型,增加特征筛选挖掘与多个评价指标相关的光谱信息,同时增加层增长控制有效防止模型过拟合。采集了0~14天4℃贮藏环境中羊肉样本的400~1000 nm高光谱数据,采用实验室方法测定了样本的挥发性盐基氮(TVB-N)、pH值、菌落总数(TAC)和大肠菌群近似数(ANC)指标值。选择感兴趣区域提取光谱数据,通过S-G平滑滤波法和多元散射校正法对原始光谱数据进行预处理,利用连续投影法提取了18个特征波段。将数据集按照3∶1划分为训练集和测试集;利用本文提出的改进深度森林算法建立新鲜度等级分类模型。结果表明,新鲜度等级分类总体精度为0.9857,并利用hamming loss、one-error、ranking loss和marco-AUC四种多标记度量指标评价模型性能,分别为0.0257、0.0143、0.0142和0.9986,均优于传统多标记分类算法也表明,该多指标新鲜度评价模型可用于羊肉新鲜度的快速无损检测,改善了单一新鲜度检测指标模型分类的局限性,为后续高光谱成像技术的多指标无损检测提供了方法。
关键词
高光谱
冷鲜羊肉
新鲜度
多标记分类
深度森林
Keywords
Hyperspectraltechnology
Chilledmutton
Freshness
Multi label classification
Deep forest
分类号
TS207.7 [轻工技术与工程—食品科学]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
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1
基于多标记深度森林算法的冷鲜羊肉新鲜度无损检测方法
徐子洋
姜新华
白洁
张文婧
李靖
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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参考文献
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