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利用一维超深度卷积神经网络的金银花NIRS分类模型设计
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作者 张子龙 陈冬英 +1 位作者 俞达 陈璐 《三明学院学报》 2023年第3期63-70,共8页
当前应用于近红外光谱(NIRS)数据定性分析的经典一维卷积神经网络(1D-CNN)模型,通过增加卷积核数量,导致模型臃肿、参数量巨大、计算复杂度高,同时易产生过拟合。为克服传统方法的不足,改进传统1D-CNN模型为一维超深度卷积神经网络模型... 当前应用于近红外光谱(NIRS)数据定性分析的经典一维卷积神经网络(1D-CNN)模型,通过增加卷积核数量,导致模型臃肿、参数量巨大、计算复杂度高,同时易产生过拟合。为克服传统方法的不足,改进传统1D-CNN模型为一维超深度卷积神经网络模型。首先,采集金银花近红外光谱为样本数据,并采用KS法对样品集预处理;其次,改进传统1D-CNN中的隐含层结构为一维超深度卷积神经网络,并针对NIRS数据适应性进行改进,使其可直接应用于一维NIRS数据;最后,用分层算法完成训练集、验证集和测试集的划分,构建基于一维超深度卷积神经网络的金银花NIRS分类模型。结果表明,改进后的一维超深度卷积神经网络训练集的准确率达到100%,测试集的准确率达到99.57%,损失值收敛为0.018附近。与传统1D-CNN模型相比,本设计模型的训练集与测试集的准确率分别提升了约0.05%与1%,同时,参数量和FLOPs分别减少约47%和5%,并且可大幅度降低过拟合。 展开更多
关键词 金银花 近红外光谱 分类 一维卷积神经网络 超深度
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基于改进1D-VD-CNN与近红外光谱数据的金银花产地溯源研究 被引量：2
2
作者 陈冬英 张昊 +2 位作者 张子龙 余沐昕 陈璐 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1471-1477,共7页
金银花是清热解毒必备良药,市面上金银花来源复杂,最著名的山东平邑产金银花在市场上常遭造假。已有的鉴别方法大多耗时长、成本高且操作复杂,亟需一种快速高效的金银花产地溯源方法。针对应用在金银花鉴别中的近红外光谱(NIRS)数据的... 金银花是清热解毒必备良药,市面上金银花来源复杂,最著名的山东平邑产金银花在市场上常遭造假。已有的鉴别方法大多耗时长、成本高且操作复杂,亟需一种快速高效的金银花产地溯源方法。针对应用在金银花鉴别中的近红外光谱(NIRS)数据的一维卷积神经网络(1D-CNN)鉴别模型存在参数量过大、模型效率过于低下、计算复杂度高,同时易产生过拟合问题,对传统1D-CNN结构作出改进。使用效率较高的VD(Very Deep)结构替代传统1D-CNN中隐含层结构,并针对NIRS数据适应性改进,使其可直接应用于一维NIRS数据。改进分为三步:(1)将特征层的设计转为2个约束优化设计:第一约束条件设每个卷积层C值(卷积核与感受野的大小比值)为1/6,可提高网络模型效率;第二约束条件取顶层感受野大小为数据向量大小,实现更深层数据特征提取,并减小过拟合。(2)通过降采样把特征层输出特征向量缩小至较小的尺寸;(3)使用两个1×5大小的卷积层和一个带有Dropout的池化层将数据大小降采样到只有一个矢量的向量替代分类作用的全连接层,进而减小参数量。采集河南、山东、河北、重庆主要产地出产的金银花为样品500份。测试光谱范围908~1 676 nm,采用KS法对样品集预处理,并用shuffle算法完成训练集、验证集、测试集划分,构建基于改进1D-VD-CNN与近红外光谱的金银花产地鉴别模型。结果表明,1D-VD-CNN训练集与测试集准确率均达到100%,损失值收敛为0.001附近。与传统1D-CNN模型相比,1D-VD-CNN模型的训练集与测试集准确率分别提升为约0.5%与1.4%,参数量和FLOPs分别减少近1 M(兆)和20 M(兆)。与原始光谱数据分析法和PLS-DA法对比分析,表明1D-VD-CNN模型对金银花近红外光谱分类具有更高的效率和更好的识别性能。 展开更多
关键词 金银花 近红外光谱 超深度 一维卷积神经网络 产地溯源
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