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基于近红外光谱融合与深度学习的玉米成分定量建模方法.pptx

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汇报人：/目录01融合技术的原理融合技术的方法融合技术的优势融合技术的实践02深度学习的基本原理深度学习在玉米成分定量建模中的具体应用深度学习在建模中的优势深度学习在建模中的实践03数据收集和处理特征提取和选择模型构建和训练模型评估和优化04建模方法的准确性评估建模方法的可靠性评估建模方法的实用性评估优点：a.融合近红外光谱和深度学习技术，提高了建模的准确性和稳定性b.深度学习技术可以自动提取特征，降低了人工干预程度c.建模方法适用于多种玉米成分的定量分析，具有广泛的应用前景 a.融合近红外光谱和深度学习技术，提高了建模的准确性和稳定性 b.深度学习技术可以自动提取特征，降低了人工干预程度 c.建模方法适用于多种玉米成分的定量分析，具有广泛的应用前景 缺点：a.深度学习技术需要大量的训练数据，可能导致模型过拟合b.近红外光谱的采集和预处理需要一定的专业知识和设备，可能增加成本c.建模方法的计算复杂度较高，可能需要高性能的计算设备进行计算 a.深度学习技术需要大量的训练数据，可能导致模型过拟合 b.近红外光谱的采集和预处理需要一定的专业知识和设备，可能增加成本 c.建模方法的计算复杂度较高，可能需要高性能的计算设备进行计算05技术发展前景应用领域拓展未来研究方向对行业的推动作用汇报人：