مروری بر روش ها و الگوریتم های یادگیری عمیق در جدایش و تمایز طیف های فروسرخمحصولات کشاورزی

در سال های اخیر، استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق به عنوان ابزاری موثر در جدایش و تمایز طیف های فروسرخ محصولات کشاورزیرشد چشمگیری یافته است. این مطالعه مروری به بررسی ف نآوریهای جدید و روش های مورد استفاده در تحلیل داده های طیف سنجیفروسرخ می پردازد. روش های شیمی سنجی متداول به دلیل تغییر نویز تحت شرایط مختلف، تشخیص و تنوع های بیولوژیکی با مشکلاتیمواجه است. در مقابل، استفاده از یادگیری عمیق به عنوان را هحلی نوین برای کاهش نویز طیفی ، استخراج ویژگی و مدلسازی رگرسیونکالیبراسیون توسعه یافته اند. در ابتدا، به معرفی مفاهیم بنیادی و انواع الگوریتم های یادگیری عمیق، پرداخته می شود. سپس، به کاربردهایعملی این الگوریتم ها در جدایش و شناسایی ویژگی های کلیدی محصولات کشاورزی از طریق دادههای فروسرخ می رسیم. مزیت اصلی اینرویکرد، کاهش وابستگی به دانش انسانی از طریق تحلیل انتها به انتها و بهبود دقت و عمومی سازی است. ا ین مطالعه به ارائه روش هایمورد استفاده در مقالات علمی از تحقیقات کنون ی و چشم اندازهای آینده در حوزه بهبود کیفیت مواد غذای ی و تمایز و جداسازی محصولاتکشاورزی می پردازد

کلیدواژه ها:

الگوریتم های یادگیری عمیق ، تمایز و جداسازی ، طیف سنجی فروسرخ ، غیر مخرب ، هوش مصنوعی