一种基于CNN的食品高光谱信息分析系统与方法[发明专利]

来源：图艺博知识网

专利内容由知识产权出版社提供

专利名称：一种基于CNN的食品高光谱信息分析系统与方法专利类型：发明专利

发明人：余乐,吴超,吴静珠,贾怡恬,刘翠玲申请号：CN2018102608.5申请日：20180622公开号：CN108335300A公开日：20180727

摘要：本发明公布了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)模型的食品高光谱信息分析系统与方法。其中，该系统改进了现有商用高光谱仪配套的数据处理平台，除了增加用于加速CNN运算的GPU阵列以外，还集成了数据管理模块、预处理模块、模型建立模块和模型优化模块。一种基于CNN的食品高光谱信息分析方法,包括以下步骤：高光谱数据数据采集，预处理，构建训练与测试集，调用CNN模型，根据需要检测类型获得待测样本缺陷类型，调整模型参数。利用本发明提供的技术方案，用户能够实现对食品高光谱样本缺陷的无损检测与分类，可以在短时间内对TB甚至PB级别的数据进行分析后输出结果，满足了食品安全大数据快速、实时分析的需求，具有十分重要的现实意义。

申请人：北京工商大学

地址：100048 北京市海淀区阜成路11号

国籍：CN

更多信息请下载全文后查看

因篇幅问题不能全部显示，请点此查看更多更全内容

查看全文