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    本研究提出了一種跟蹤水稻品質(zhì)差異的協(xié)同策略將深度學習和機器學習理論相結(jié)合，提高融合系統(tǒng)的檢測性能。首先，利用電子鼻和高光譜技術(shù)采集水稻品質(zhì)信息成像系統(tǒng)。其次設(shè)計了一種新的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)結(jié)構(gòu)來提取基于卷積和池化過程的融合數(shù)據(jù)特征。最后，一個新穎的全局擴展極限提出了一種基于拖拽因子和全局識別系數(shù)的學習機(GE-ELM)，該學習可以擴展和平衡類之間的差異，從而提高識別能力和識別能力提高穩(wěn)定性。與傳統(tǒng)的特征挖掘和識別方法相比，CNN提取融合特征有效，基于GEELM的分類性能達到98.07%。總之，CNN-GE-ELM被證明是一種有效的分析技術(shù)，以改善融合系統(tǒng)的檢測性能，實現(xiàn)了對質(zhì)量差異的高精度識別大米。 

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