基于Dropout深度信念网络的烟叶近红外光谱模型研究

基于Dropout深度信念网络的烟叶近红外光谱模型研究基于Dropout深度信念网络的烟叶近红外光谱模型研究摘要：近年来，随着农业科技的发展与进步，光谱技术在农作物质量评估中得到广泛应用。烟草是我国重

Dropout 基于深度信念网络的烟叶近红外光谱模型研究 基于Dropout深度信念网络的烟叶近红外光谱模型研究 摘要： 近年来，随着农业科技的发展与进步，光谱技术在农作物质量评估中得到广泛应用。 烟草是我国重要的经济作物之一，其质量评估对于烟草产业的发展具有重要意义。近 红外光谱作为一种无损、快速、高效的分析技术，在烟草品质分析中被广泛使用。然 而，烟叶近红外光谱数据存在复杂的特征和非线性关系，传统的光谱建模方法在处理 这些数据方面存在一定的局限性。本文提出了一种基于Dropout深度信念网络的烟叶 近红外光谱模型，通过引入Dropout机制来减少过拟合现象，提高模型的泛化能力。 实验结果表明，该模型在烟叶近红外光谱分析中具有较好的性能和稳定性，为烟草质 量评估提供了一种有效的工具。 关键词：烟草质量评估；近红外光谱；Dropout；深度信念网络 1.引言 烟草是我国重要的经济作物之一，在烟草产业中具有重要的地位。烟草的质量评估是 保障烟草产业持续发展的关键环节之一。然而，传统的质量评估方法存在主观性、手 工操作的不足，且工作效率低下。近年来，光谱技术在农作物质量评估中得到广泛应 用，尤其是近红外光谱技术。近红外光谱作为一种高效、无损的分析方法，被广泛用 于烟叶的同时分析与品质检测。 2.烟叶近红外光谱数据分析方法的现状 针对烟叶近红外光谱数据的特点，传统的光谱分析方法主要包括主成分分析、偏最小 二乘法等。然而，这些方法在处理非线性关系和复杂特征时存在一定的局限性。近年 来，深度学习技术的快速发展为光谱分析方法的改进提供了新的思路。 3.Dropout深度信念网络在光谱建模中的应用 Dropout是一种常用的正则化技术，通过随机丢弃神经网络中的部分神经元，以减少 过拟合的风险，提高模型的泛化能力。将Dropout技术引入深度信念网络(Deep BeliefNetwork,DBN)中，可以有效处理烟叶近红外光谱数据的复杂特征和非线性关 系。 4.实验设计与结果分析