领学术科研之先，创食品科技之新
—— 中国食品杂志社
高光谱成像技术是现代食品检测中的重要方法，根据其图、谱合一的特点，从鸡肉的高光谱数据中提取反映鸡肉内部品质的光谱数据和反映鸡肉外部特征的图像数据，对提取到的数据进行预处理，建立基于光谱和彩色图像的卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）模型，对鸡肉的品质进行快速、无损检测。结果表明，基于光谱和图像的综合CNN模型的分类效果最好，其准确率和损失函数分别达93.58%和0.30，优于使用单一数据的CNN模型，证明综合使用鸡肉的内、外信息能够有效提高鸡肉品质检测精度。
2023年第37卷 2022年第36卷 2021年第35卷 2020年第34卷 2019年第33卷 2018年第32卷 2017年第31卷 2016年第30卷 2015年第29卷 2014年第28卷 2013年第27卷 2012年第26卷 2011年第25卷 2010年第24卷 2009年第23卷 2008年第22卷 2007年第21卷 2006年第20卷 2005年第19卷 2004年第18卷 2003年第17卷 2002年第16卷 2001年第15卷 2000年第14卷 1999年第13卷 1998年第12卷 1997年第11卷 1996年第10卷 1995年第09卷 1994年第08卷 1993年第07卷 1992年第06卷 1991年第05卷 1990年第04卷 1989年第03卷 1988年第02卷 1987年第01卷
电话: 010-87293157
地址: 北京市丰台区洋桥70号
版权所有 @ 2023 中国食品杂志社 京公网安备11010602060050号 京ICP备14033398号-2
