機器學(xué)習(xí)在糧食品質(zhì)智能分級中的應(yīng)用研究

機器學(xué)習(xí)技術(shù)在糧食品質(zhì)智能分級領(lǐng)域具有廣闊應(yīng)用前景。以稻米為例，基于機器視覺采集外觀數(shù)據(jù)，運用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取特征，結(jié)合多元數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)品質(zhì)等級智能分類。從45個不同產(chǎn)地稻米樣品實驗數(shù)據(jù)顯示，基于深度學(xué)習(xí)構(gòu)建的外觀形態(tài)分析模型分級準確率達95.6%，多維數(shù)據(jù)聚類分析準確識別出稻米品質(zhì)等級，系統(tǒng)整體運行穩(wěn)定性達97%以上，單批次平均處理時間控制在1.5秒以內(nèi)，較人工分級效率提升10倍，該技術(shù)為糧食品質(zhì)智能化分級提供創(chuàng)新方案，推動糧食產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展。（剩余3714字）