[发明专利]一种基于深度学习的青砖茶渥堆程度精准预测方法在审
| 申请号： | 202210626615.X | 申请日： | 2022-06-03 |
| 公开（公告）号： | CN114993978A | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 王胜鹏;郑鹏程;滕靖;刘盼盼;郑琳;冯琳;高士伟;桂安辉;叶飞;王雪萍 | 申请（专利权）人： | 湖北省农业科学院果树茶叶研究所 |
| 主分类号： | G01N21/3563 | 分类号： | G01N21/3563;G01N21/359;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市浩东律师事务所 11499 | 代理人： | 孙莉 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种青砖茶原料渥堆程度的预测方法，更具体的说涉及一种基于近红外光谱技术和卷积神经网络方法的青砖茶原料渥堆程度的预测方法。本发明公开了一种基于深度学习的青砖茶渥堆程度精准预测方法，包括以下步骤，步骤一、茶样品收集与分类；步骤二、近红外光谱扫描；步骤三、光谱预处理方法筛选；步骤四、深度学习模型建立；步骤五、模型稳健性检验；步骤六、未知原料样品渥堆程度预测。针对上述背景技术所提出的问题，本发明的目的是：克服现有人工方法评审青砖茶原料渥堆程度存在较大的主观性、极易出现误判等缺陷，提供一种青砖茶原料渥堆程度的精准预测方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 青砖 茶渥堆 程度 精准 预测 方法 | ||
【主权项】：
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