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作者：鄂计祥;姜新华;任晓丹;
单位：内蒙古农业大学计算机与信息工程学院;内蒙古自治区农牧业大数据研究与应用重点实验室;内蒙古机电职业技术学院电气工程系;
摘要：冷鲜羊肉新鲜度的快速、无损检测有助于评估其食用价值和安全性。本研究结合堆叠（stacking）集成学习与高光谱技术，提出一种融合卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的冷鲜羊肉新鲜度检测分类模型。通过对样本的高光谱数据采集与新鲜度指标测定，构建了14 d内的冷鲜羊肉光谱数据集。优化数据预处理和特征选择方法后，将其输入极限梯度提升（extreme gradient boosting,XGBoost）、K近邻（K-nearest neighbors,KNN）、支持向量机（support vector machine,SVM）和朴素贝叶斯（naive bayes,NB）等基模型训练。并引入CNN进行堆叠融合，形成分类效果更优的CNN-Stacking。结果显示，堆叠后模型有效实现了对冷鲜羊肉的新鲜度检测分类，分类准确率、加权查准率、加权召回率和加权F1分数分别为99.22%、99.23%、99.22%和99.21%。与传统堆叠模型相比，准确率和加权召回率分别提高了1.05%和1.04%，且仅出现2个误分类。此外，改变数据集的规模，CNN-Stacking表现出良好的泛化性和鲁棒性。研究为肉类新鲜度检测提供了新的方法。
关键词：羊肉;;新鲜度;;堆叠;;卷积神经网络;;检测;;分类
基金资助：国家自然科学基金项目（62061037,31960494）;; 内蒙古自治区自然科学基金项目（2023LHMS06017,NJZZ21068）;; 内蒙古自治区科技攻关计划项目（0200GG0169）
