基于近红外光谱与深度学习的紫菜水分无损检测.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于近红外光谱与深度学习的紫菜水分无损检测</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：1.57MB</p>
<p>总页数：36页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《基于近红外光谱与深度学习的紫菜水分无损检测》是一篇探讨利用现代技术进行食品质量检测的研究论文。该研究结合近红外光谱技术与深度学习算法，实现了对紫菜水分含量的快速、无损检测。通过采集紫菜样本的近红外光谱数据，并运用深度学习模型进行特征提取与建模分析，提高了检测的准确性和效率。该方法避免了传统检测手段对样品的破坏，为食品工业中的质量控制提供了新的技术路径。研究成果对于提升紫菜产品质量和推动智能化检测技术的发展具有重要意义。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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