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近红外光谱（NIR）
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主题：【分享】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？

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发表于：2024/06/24 20:15:04 楼主 管理 分享 倒序浏览 只看楼主 回复 私聊
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。
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