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不同产地的花生质量差异明显,贴优质产地标签贩卖劣质花生的现象时有发生。本文基于电子鼻与高光谱系统的无损检测技术,提出双模态融合特征注意力(Bimodal fusion feature attention,DFFA)并设计DFFA-Net以实现花生质量辨识。首先,利用电子鼻与高光谱系统获取7个不同产地花生气体信息和光谱信息,花生自内而外的气体信息可以表征其整体宏观质量,不同化学键及官能团的光谱信息差异可以表征其整体微观质量;然后,提出DFFA以自适应融合气体-光谱双模态信息并关注影响分类性能的重要特征,并结合消融实验证明了双模态信息融合的必要性;最后,基于提出的DFFA模块,经网络结构优化得到DFFA-Net以实现不同产地花生质量的有效辨识。通过消融分析、多注意力机制分类性能对比,DFFA-Net获得了最佳分类性能:准确率为98.10%、精确率为98.15%、召回率为97.88%,验证了DFFA-Net在花生产地辨识中的有效性。提出的DFFA-Net结合电子鼻和高光谱系统实现了不同产地花生的质量辨识,为花生市场质量监督提供了有效的技术方法。 相似文献
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本文通过三年四个县、市九个点次,对“植病灵”(TS制剂)防治烟草花叶病的效果进行了研究,结果表明:①在苗期及田间使用“植病灵”均具有良好的防病效果,以田间的防病效果为佳;②随着喷洒“植病灵”的次数增加,防病效果也随之提高;③烟草在生长期(苗期1次,田间2次)喷洒3次“植病灵”,可降低发病率39.2个百分点,防病效果达77.8。单叶重增加0.7g,上等烟叶率可达20.4%,增加产量28.4%,纯增加收入1888.5元/ha,效果显著;④全省九个试点大面积平均增产31%,平均增加收入1358.6元/ha。 相似文献
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以‘粤椹大10’品种的桑叶粉为原料,选择乙醇浓度、料液质量浓度、超声时间、超声功率、超声次数等5个因素做单因素实验,在这个基础上采用Box-Behnken中心组合试验设计法进行3因素3水平的实验,得到桑叶多酚提取的最佳工艺参数。最终得出的最佳提取工艺条件为:提取次数1次、超声功率400 W、乙醇浓度70%(V/V)、料液质量浓度0.030 g/m L、超声时间60 min,在此条件下桑叶多酚含量为8.33 mg/g。此结果的模型适合桑叶多酚超声波提取,可用于实际生产。 相似文献
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