基于CNN-GRU-AE的藍莓貨架期預測模型研究

摘要： 為探究貯藏于不同溫度條件下藍莓的品質(zhì)變化及貨架期，以‘自由’藍莓為研究對象，測定其在0、4、25℃條件下的顏色參數(shù)、質(zhì)量損失率、腐敗率、質(zhì)地參數(shù)等共計21個品質(zhì)指標。通過5種具有自帶特征選擇功能的機器學習算法，篩選出7個影響貨架期的關(guān)鍵特征作為模型的輸入變量，構(gòu)建基于注意力（attention,AE）機制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network,... （共10頁）