《表1 基于光谱信息的CNN成熟度判别结果》

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《基于高光谱成像技术和卷积神经网络的沙果成熟度检测》

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CNN训练过程中的训练误差曲线见图3，在训练过程中误差存在抖动现象，但整体上随着迭代次数的增加呈现出递减，最后趋于平缓。表1为沙果成熟度的CNN识别结果。沙果样本的总体正确率降低到98.75%。CNN模型对未成熟样本的识别正确率为95%，有一个样本未正确识别，可采成熟、食用成熟和生理成熟的沙果样本的识别正确率为100%。