实例介绍
【实例简介】基于深度学习的水果糖度可见_近红外光谱无损检测方法研究
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封面 声明 摘要 英文摘要 目录 1 绪论 1．1课题研究的背景和意义 1．2国内外研究现状分析 1．3 目前研究中存在的问题 1．4深度学习的应用现状 1．5本文研究的主要内容 2可见／近红外光谱分析技术 2．1 可见／近红外光谱分析技术的基本原理 2．2 常用的光谱预处理方法介绍 2．3常用的光谱回归建模方法 2．4可见／近红外光谱分析模型的评价标准 3基于深度学习的回归建模方法 3．1深度学习基本思想 3．2常见的深度学习算法简介 3．3数据的预处理 3．4基于深度学习的糖度回归模型 4实验操作与过程 4．1研究对象 4．2实验仪器及对比软件的选择 4．3实验过程介绍 5基于深度学习的水果糖度检测模型 5．1 不同的样本数量对深度学习回归模型的影响 5．2不同训练集与验证集样本比例对深度学习回归模型的影响 5．3 不同预处理方法对深度学习回归模型的影响 5．4不同的波段选择对深度学习回归模型的影响 5．4不同水果的模型结果分析 5．5深度学习回归模型评价 5．6数据展示系统 6总结与展望 6．1主要研究结论 6．2主要创新点 6．3进一步研究展望 参考文献 附录 作者简历及攻读硕士／博士学位期间取得的研究成果
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