【摘 要】
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双孢蘑菇疣孢霉病导致菇农巨大的经济损失,针对其早期症状不明显且缺乏有效的病害诊断方法,将显微高光谱成像技术应用于双孢蘑菇疣孢霉病早期检测研究.首先借助神经网络强大的非线性学习能力,采用基于注意力机制和稀疏自编码器重建网络的BS-Net-FC算法对厚垣孢子显微高光谱图像波段选择,并提出基于厚垣孢子目标形态特异性的MTCEM算法检测厚垣孢子目标,结果显示波段选择算法保证波段子集的信息量同时有效降低了冗余波段,在波段数为17的波段子集上MTCEM算法AUC达到最佳为0.8785.本方法能够有效减少数据冗余以及对
【机 构】
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福建农林大学机电工程学院,福建 福州 350002;福建农林大学机电工程学院,福建 福州 350002;福建农林大学食品科学学院,福建 福州 350002
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双孢蘑菇疣孢霉病导致菇农巨大的经济损失,针对其早期症状不明显且缺乏有效的病害诊断方法,将显微高光谱成像技术应用于双孢蘑菇疣孢霉病早期检测研究.首先借助神经网络强大的非线性学习能力,采用基于注意力机制和稀疏自编码器重建网络的BS-Net-FC算法对厚垣孢子显微高光谱图像波段选择,并提出基于厚垣孢子目标形态特异性的MTCEM算法检测厚垣孢子目标,结果显示波段选择算法保证波段子集的信息量同时有效降低了冗余波段,在波段数为17的波段子集上MTCEM算法AUC达到最佳为0.8785.本方法能够有效减少数据冗余以及对厚垣孢子目标检测效果良好,为双孢蘑菇疣孢霉病早期检测提供新思路和技术支持.
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