亚洲精品综合日韩中文字幕网站_精品综合久久久久97_中文在线天堂网www_久久精品免费一区二区三区_91久久国产综合精品女同国语_久久资源总站在线国产成人

摘要：中國綠茶以其保健功能而聞名。綠茶有很多類別，這些類別都有帶有地理標志的子類別(GTSGI)。在特定地區(qū)種植的一些高質(zhì)量GTSGI被標記為著名GTSGI (FGTSGI)，價格昂貴。然而，類別之間的細微差別使GTSGI的細粒度分類變得復雜。本研究提出了一種新穎的框架組成的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)骨干(CNN骨干)和支持向量機分類器(SVM分類器),也就是說,CNN-SVM毛峰綠茶的分類類別(六子類別)和Maojian綠茶類別使用電子鼻數(shù)據(jù)(6類)。為CNN主干構(gòu)造多通道輸入矩陣，從不同傳感器信號中提取深度特征。由于支持向量機分類器對小樣本具有較高的識別能力，因此采用支持向量機分類器來提高分類性能。通過與其他四種機器學習模型(SVM、CNN- shi、CNN-SVM- shi和CNN)的比較，驗證了該框架的有效性。該框架在GTSGI分類和FGTSGI識別方面表現(xiàn)最佳。CNN-SVM的高精度和強魯棒性顯示了其在多種高度相似茶葉的細粒度分類方面的潛力。

關(guān)鍵詞：綠茶;電子鼻子;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);支持向量機

• 德國AIRSENSE電子鼻

  檢測儀器在線詢價