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申请/专利权人：湖南大学
申请日：2022-11-22
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN115728278B
主分类号：G01N21/64
分类号：G01N21/64;G06F18/2415;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/08
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.14#授权;2023.03.21#实质审查的生效;2023.03.03#公开
摘要：本发明公开了一种枸杞子储存年份鉴别方法、终端设备及存储介质，基于前表面荧光技术鉴别宁夏枸杞子储存年份的方法，通过基于卷积神经网络的EEMnet模型很好地实现了不同储存年份枸杞子的分类，其中训练集、测试集以及预测集的分类准确度均为98％以上，此外各储存年份的灵敏度和特异性也均在94％以上，充分证明本发明提出的基于前表面荧光技术结合深度卷积神经网络建立的EEMnet模型可以快速且可靠地鉴别宁夏枸杞子样本的储存年份。
主权项：1.一种枸杞子储存年份鉴别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集不同储存年份、不同批次的若干枸杞子样品，获得枸杞子的前表面荧光三维数据阵列；S2、利用前表面荧光三维数据阵列获得训练集；将所述前表面荧光三维数据阵列分为训练集、测试集和预测集；S3、利用所述训练集训练卷积神经网络的EEMnet模型，得到年份鉴别模型；S4、利用所述训练集，测试集和预测集评估EEMnet模型的分类性能；步骤S4的具体实现过程包括：将所述训练集、测试集和预测集载入EEMnet模型，计算枸杞子样本分类的准确率、特异性和灵敏度；将所述训练集作为年份鉴别模型的输入，获得得分数据，利用所述得分数据和所述训练集的真实标签，绘制ROC曲线；利用训练集、测试集和预测集获得的EEMnet模型的第二层全连接层数据，绘制tSNE降维分析图；所述EEMnet模型包括依次连接的第一卷积层、第一池化层、第二卷积层、第二池化层、串联的三个全连接层、Softmax层。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 枸杞子储存年份鉴别方法、终端设备及存储介质
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