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基于机器和深度学习方法的近红外光谱咖啡风味预测( Prediction of Specialty Coffee Flavors Based on Near‐Infrared Spectra Using Machine and Deep Learning Methods )
Y Chang M Hsueh S Hung J Lu J Peng S Chen Flavor prediction near‐infrared spectroscopy support vector machine random forest convolutional neural network visualization
背景特色咖啡以其丰富的口味吸引着人们。目前，特色咖啡豆的风味描述只由经过认证的咖啡杯提供。然而，这样的专业人才却凤毛麟角，市场需求巨大。本研究的假设是探讨以研磨咖啡的近红外光谱为输入，训练机器学习(ML)和深度学习(DL)模型来预测特色咖啡风味的可行性。成功的模型开发将为食品和饮料产品中复杂风味的预测提供一个新的客观框架。结果用最大似然方法（即支持向量机）和深度卷积神经网络(DCNN)建立的模型对7种咖啡风味进行预测，查全率和准确率分别为70%和75%。通过所提出的可视化方法，给出了聚焦图、DCNN模型的高度八次光谱区域之间的潜在相关性、预测的风味类别以及相应的化学成分。结论：应用ML和DL方法对磨粒咖啡的近红外光谱进行预测是可行的。基于266个样本，有效的模型对7个风味类别进行了适度的预测。分类结果和可视化结果表明，所建立的DCNN模型是一种有前途的、可解释的咖啡风味预测方法。这篇文章受版权保护。版权所有。
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