TY -的A2黄至岑溪AU -乔,石城王盟——,Qinghu盟——张,6月盟——贝聿铭,织里PY - 2020 DA - 2020/05/20 TI -检测和分类的早期腐烂在蓝莓基于改进深剩余3 d卷积神经网络在高光谱图像SP - 8895875六世- 2020 AB -最近,腐烂的蓝莓的自动检测在食品行业仍然是一个挑战。蓝莓皮表面上发生的早期腐烂,可能采取高光谱成像模式的可行性,检测衰退地区的蓝莓。改进深剩余3 d卷积神经网络(3 d-cnn)框架提出了高光谱图像分类,实现快速训练,分类,和参数优化。丰富的光谱和空间特性可以迅速从样本中提取完整的高光谱图像使用我们提出的网络。这结合了树结构Parzen估计量(TPE)自适应和选择超参数优化网络性能。此外,针对一些样本的问题,提出了一种新颖的策略来提高高光谱图像样本数据,从而提高训练效果。标准高光谱蓝莓数据集上实验结果表明,该框架与AlexNet GoogleNet相比提高了分类精度。此外,我们提出了网络减少了参数的数量减半,培训时间约10%。SN - 1058 - 9244 UR - https://doi.org/10.1155/2020/8895875 - 10.1155 / 2020/8895875摩根富林明科学编程PB - Hindawi KW - ER