基于电子舌和电子鼻结合DenseNet-ELM的陈醋年限检测

王首程; 于雪莹; 高继勇; 王志强

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基于电子舌和电子鼻结合DenseNet-ELM的陈醋年限检测

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目的:实现陈醋酿造年限的快速检测。方法:采用电子舌(ET)和电子鼻(EN)结合密集卷积网络—极限学习机(DenseNet-ELM)模型对陈醋酿造年限进行快速检测,设计两种不同结构的密集卷积神经网络模型ET-DenseNet和EN-DenseNet,分别提取电子舌和电子鼻信号的特征信息,进而采用特征级信息融合方法,获得两种人工感官设备的融合特征向量,然后采用极限学习机(ELM)对融合的特征向量进行分类识别。结果:DenseNet能够有效提取到电子舌和电子鼻信号中深层特征,其特征提取能力优于离散小波变换(DWT)和卷积神经网络(CNN);相比于单独使用电子舌或者电子鼻,信息融合方法对不同年限陈醋检测的准确性和鲁棒性更优,其测试集准确率、查准率、召回率、F1-Score分别达到99.1%,0.98,0.99和0.99。结论:采用密集卷积网络缓解了深度学习模型由于深度增加导致的模型退化、泛化能力弱等问题,可对7种不同酿造年限的陈醋进行有效分类。

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来源
《食品与机械》 |2022年第4期|72-80|共10页
作者
王首程; 于雪莹; 高继勇; 王志强;
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作者单位

山东理工大学计算机科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
陈醋; 年限检测; 电子舌; 电子鼻; 信息融合;

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