基于卷积降噪自编码器的苹果树种鉴别模型研究

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摘  要： 结合卷积降噪自编码器与随机森林算法，提出一种新型的卷积降噪自编码器-随机森林（CDAE-RF）模型，并基于可见-近红外光谱数据集来识别苹果树种。首先，通过网格式搜索、平行实验的方法优化了L1范数等参数，提高了模型的鲁棒性;然后，对比实验分析了CDAE-RF、主成分分析-随机森林模型（PCA-RF）、K最近邻分类算法等方法在不同噪声水平下光谱识别的准确性和鲁棒性。（剩余8797字）

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