基于卷积神经网络和高光谱技术的柚子粒化分类方法

摘要

本发明涉及一种基于卷积神经网络和高光谱技术的柚子粒化分类方法，包括以下步骤：1）获取柚子漫透射高光谱信息；2）对获取的高光谱信息进行归一化预处理，然后将处理后的信息分为训练集和验证集；3）利用训练集对建立的多层卷积神经网络模型进行训练；4）建立损失函数，采用Adagrad梯度下降方式结合反向传播对多层卷积神经网络模型进行训练，将损失最小的模型作为训练得到的多层卷积神经网络模型；5）将训练集和验证集输入训练好的卷积神经网络模型，得到分类结果。该方法有利于无损检测柚子粒化程度，对柚子粒化程度进行分类。