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Deep learning-based fine-tuning transfer improves the generalizability of tea component prediction using miniature near-infrared spectroscopy
基于深度学习的微调转移提高了使用微型近红外光谱预测茶叶成分的可推广性
相关领域
概化理论 组分(热力学) 咖啡因 儿茶素 光谱学 近红外光谱 成分分析 绿茶 生物系统 偏最小二乘回归 人工智能 分析化学(期刊) 卷积神经网络 化学 模式识别(心理学) 样品(材料) 预测建模 化学计量学 深度学习 可解释性 中国茶 主成分分析 独立成分分析 传输(计算) 色谱法 计算机科学 机器学习 数学
网址
DOI
10.1016/j.foodchem.2025.146458 doi
其它 期刊:Food Chemistry
作者:Yujie Wang; Xuechen Zhang; Huahao Yu; Sitan Ye; Chunyi Zhan; et al
出版日期:2025-09-22
求助人
阿迪 在 2025-12-18 20:52:11 发布自亚太地区,悬赏 10 积分
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