本文主要研究内容
作者刘翠玲,周子彦,李天瑞,徐莹莹,孙晓荣,吴静珠（2019）在《迁移学习在食用油光谱模型转移中的应用》一文中研究指出：由不同光谱仪器采集的光谱数据建立的模型在共享使用时,会出现模型失效问题,使得模型的利用率低,不利于光谱行业的发展需要。尝试采用迁移学习方法探究在食用油酸值和过氧化值2个指标上的模型转移。实验样本为大豆油、花生油、芝麻油和玉米油共50个食用油样本;实验仪器为VERTEX70傅里叶红外光谱仪和AntarisⅡ傅里叶近红外光谱仪(包含光纤探头和透射探头)。以不同的仪器组合设计了3组实验,采用偏最小二乘法建立近红外光谱定量分析模型,进行了模型转移研究。以第一组实验为例,经过迁移学习后建立的酸值和过氧化值模型的相关系数,由0. 068 419和-0. 371 980上升至0. 730 980和0. 819 040;校正均方根误差系数由0. 358 180和0. 090 110下降至0. 192 480和0. 032 720。实验表明,迁移学习可以有效地缓解模型失效问题,提高了模型的泛化能力。该研究可为光谱分析模型的广泛应用提供新的思路。
Abstract
you bu tong guang pu yi qi cai ji de guang pu shu ju jian li de mo xing zai gong xiang shi yong shi ,hui chu xian mo xing shi xiao wen ti ,shi de mo xing de li yong lv di ,bu li yu guang pu hang ye de fa zhan xu yao 。chang shi cai yong qian yi xue xi fang fa tan jiu zai shi yong you suan zhi he guo yang hua zhi 2ge zhi biao shang de mo xing zhuai yi 。shi yan yang ben wei da dou you 、hua sheng you 、zhi ma you he yu mi you gong 50ge shi yong you yang ben ;shi yan yi qi wei VERTEX70fu li xie gong wai guang pu yi he AntarisⅡfu li xie jin gong wai guang pu yi (bao han guang qian tan tou he tou she tan tou )。yi bu tong de yi qi zu ge she ji le 3zu shi yan ,cai yong pian zui xiao er cheng fa jian li jin gong wai guang pu ding liang fen xi mo xing ,jin hang le mo xing zhuai yi yan jiu 。yi di yi zu shi yan wei li ,jing guo qian yi xue xi hou jian li de suan zhi he guo yang hua zhi mo xing de xiang guan ji shu ,you 0. 068 419he -0. 371 980shang sheng zhi 0. 730 980he 0. 819 040;jiao zheng jun fang gen wu cha ji shu you 0. 358 180he 0. 090 110xia jiang zhi 0. 192 480he 0. 032 720。shi yan biao ming ,qian yi xue xi ke yi you xiao de huan jie mo xing shi xiao wen ti ,di gao le mo xing de fan hua neng li 。gai yan jiu ke wei guang pu fen xi mo xing de an fan ying yong di gong xin de sai lu 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自食品科学技术学报的刘翠玲,周子彦,李天瑞,徐莹莹,孙晓荣,吴静珠，发表于刊物食品科学技术学报2019年04期论文，是一篇关于近红外光谱论文,迁移学习论文,食用油论文,酸值论文,过氧化值论文,模型转移论文,食品科学技术学报2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自食品科学技术学报2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：近红外光谱论文; 迁移学习论文; 食用油论文; 酸值论文; 过氧化值论文; 模型转移论文; 食品科学技术学报2019年04期论文;