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作者：马泽亮;刘雅倩;程琦峰;王萍萍;杨甜星;杜岗;
单位：连云港职业技术学院信息工程学院;北京大学药学院;连云港职业技术学院医药工程学院;连云港职业技术学院机电工程学院;
摘要：[目的]实现枸杞产地的快速检测。[方法]提出了一种基于电子鼻和电子舌的长短期记忆网络—注意力机制—多尺度一维卷积神经网络（LSTM-AM-M1DCNN）模型的枸杞产地快速判别方法。采用电子鼻和电子舌分别对5种不同产地的枸杞进行检测，将采集回来的信息进行融合，并采用LSTM-AM-M1DCNN对融合后的数据进行分类判别。[结果]相比于传统的LSTM、CNN方法，LSTM-AM-M1DCNN能够有效提取到电子鼻和电子舌数据中深层特征信息，其测试集准确率、精确率、召回率、F1-Score分别为97.4%,97.6%,97.4%,0.974。[结论]采用LSTM-AM-M1DCNN解决了传统卷积神经网络无法充分提取时序、时空特征的缺陷，适合对电子鼻和电子舌采集到的数据进行处理，可有效判别枸杞产地。
关键词：枸杞;;产地;;电子鼻;;电子舌;;长短期记忆网络;;多尺度一维卷积神经网络
基金资助：江苏高校“青蓝工程”资助项目（编号：2023）;; 江苏省高等学校基础科学（自然科学）研究面上项目（编号：23KJD530003）;; 连云港市科技计划项目（编号：SF2134）;; 连云港市第六期“521工程”科研资助项目（编号：LYG06521202315）
