仪器信息网APP

选仪器、听讲座、看资讯

立即体验

当前位置：仪器社区 >光谱 > 近红外光谱（NIR） > 帖子详情

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

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。

相关话题

近期热榜

热门活动

猜你喜欢最新推荐热门推荐更多推荐

品牌合作伙伴

日立科学仪器

珀金埃尔默仪器（上海）有限公司（PerkinElmer）

珀金埃尔默仪器（上海）有限公司（PerkinElmer）

日本电子株式会社

赛默飞世尔科技

马尔文帕纳科

上海仪电科仪

梅特勒托利多

布鲁克核磁

举报帖子

点赞用户

好友列表

加载中...

正在为您切换请稍后...