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题名近红外光谱结合二维卷积在白酒基酒判别中的应用
被引量：2
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作者
翟双
张贵宇
庹先国
朱雪梅
罗林
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机构
四川轻化工大学自动化与信息工程学院
四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室
西南科技大学信息工程学院
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出处
《食品科技》
CAS
北大核心
2022年第9期250-256,共7页
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基金
四川省重大科技专项(2018GZDZX0045)
四川省科技成果转移转化示范项目(2020ZHCG0040)
四川省重点研发项目(22ZDYF0891)。
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文摘
摘酒作为白酒酿造工艺中极其重要的一个环节,其实现方式通常采用人工判别。为实现白酒摘酒过程的智能化推进,提出一种傅里叶近红外光谱与二维卷积神经网络相结合的白酒基酒判别模型。模型原始光谱数据由傅里叶近红外光谱仪对采集的白酒基酒扫描所得,首先通过基于马氏距离的异常数据处理模块进行异常数据剔除,解决异常样本对于模型训练的影响,其次通过Kennard-Stone(KS)算法进行数据集划分,解决随机划分空间距离分布不均匀的问题,然后为满足二维卷积神经网络的输入条件,构建样本维度转换模块,之后通过图像数据增强模块解决样本数据较小的问题,最后再将处理后的图像数据集送入基于Resnet50的特征提取模型和基于Softmax的分类模型中进行训练。经预测,该模型对于白酒基酒四段判别的准确率高达97.58%,同时对比传统的决策树算法(TREE)、随机森林(RFC)、高斯朴素贝叶斯(GBN)、支持向量机(SVM)和多层感知机(MLP)等分类方法在各种不同条件下的最优结果,其准确率分别提高了6.46%、4.03%、25.81%、26.61%和23.39%。实验结果表明,傅里叶近红外光谱与二维卷积神经网络相结合可以有效地完成白酒基酒段数判别,为近红外光谱在智能化摘酒领域提供了一种理论可能。
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关键词
近红外光谱
白酒段数判别
二维卷积
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Keywords
near infrared spectroscopy
discrimination of liquor segment number
the two-dimensional convolution
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分类号
TS207.3
[轻工技术与工程—食品科学]
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