基于GASF变换和深度学习的柑橘内部品质分析

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摘要：针对现有柑橘内部品质无损检测模型存在的光谱信息丢失、检测精度不高等问题，提出一种基于格拉姆角和场（GASF）变换和深度学习的内部品质无损定性分析方法。通过GASF变换将采集柑橘的可见—近红外慢透射一维光谱数据转换为二维图像，将移动平均平滑（MA）、标准正态变换（SNV）等预处理方法作为数据增强方法实现数据扩充。（剩余13065字）

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