论文摘要
针对近红外光谱数据小样本、高维、非线性的问题,论文提出一种基于Dropout深度信念网络的定量模型构建方法。Dropout概念的引入,避免了节点之间的协同作用,提高了网络的泛化能力,深度信念网络保证了非线性建模的能力,提高了预测准确性。通过仿真实验验证了该方法具有更好的预测精度和模型稳定性,对建立烟叶化学成分定量模型具有一定的实用价值。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张瑞,丁香乾,高政绪,宫会丽
关键词: 近红外光谱,烟叶,深度信念网络,过拟合
来源: 计算机与数字工程 2019年02期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 轻工业手工业,自动化技术
单位: 中国海洋大学信息科学与工程学院,中国海洋大学信息工程中心,山东潍坊烟草有限公司烟叶生产技术中心
基金: 国家科技支撑计划课题“啤酒制造机器人自动化生产线成套装备及示范应用”(编号:2015BAF12B01)资助
分类号: TS411;TP183
页码: 383-387+470
总页数: 6
文件大小: 1267K
下载量: 80
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