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近红外光谱(NIR)
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深度学习算法可用于近红外光谱成像分析领域的哪些方面?
Ins_29253308
2024/06/24
私聊
近红外光谱(NIR)
卷积神经网络、自适应编码器等可用于特征提取、噪声消除等;此外,卷积神经网络、
LSTM
神经网络等可直接用于模式识别或是定量分析。目前,深度学习算法在农产品近红外成像分析领域的应用尚在探索阶段,比如输入的选取、深度神经网络的拓扑结构设计等。尽管深度学习在图像、视频、音频和自然语言处理等领域展现了无可比拟的优势,但是在光谱成像分析领域,深度学习算法是否一定优于传统方法还有待具体问题具体分析。
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