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基于人工智能的农产品质量安全检测系统解决方案

TOC\o1-2\h\u27262第1章绪论 3

76831.1研究背景 3

12231.2研究目的与意义 3

219451.3国内外研究现状 4

30616第2章农产品质量安全检测技术概述 4

98682.1传统检测技术 4

91962.1.1化学分析 5

300222.1.2物理检测 5

113202.1.3感官评价 5

123092.2人工智能检测技术 5

279862.2.1计算机视觉 5

210722.2.2模式识别 5

101532.2.3机器学习 5

192802.3技术发展趋势 6

9012第3章农产品质量安全检测系统架构 6

23513.1系统设计原则 6

111903.1.1综合性原则 6

118873.1.2实用性原则 6

287483.1.3预防性原则 6

291343.1.4智能化原则 6

267303.2系统总体架构 6

250513.2.1数据采集层 6

127153.2.2数据传输层 7

209943.2.3数据处理层 7

135943.2.4应用服务层 7

95133.2.5用户展示层 7

61203.3系统功能模块划分 7

25863.3.1数据采集模块 7

232063.3.2数据处理模块 7

82663.3.3检测模块 7

254683.3.4预警模块 7

286003.3.5查询与统计模块 7

212433.3.6系统管理模块 8

13569第4章数据采集与预处理 8

164934.1数据来源与类型 8

191674.2数据采集方法 8

86684.3数据预处理技术 8

1178第5章特征提取与选择 9

13225.1常用特征提取方法 9

105725.1.1视觉特征提取 9

109795.1.2光谱特征提取 9

322185.1.3振动声学特征提取 9

227105.2特征选择方法 9

317545.2.1过滤式特征选择 9

104345.2.2包裹式特征选择 10

18425.2.3嵌入式特征选择 10

10335.3优化算法在特征提取与选择中的应用 10

131215.3.1粒子群优化算法（PSO） 10

107035.3.2遗传算法（GA） 10

64555.3.3蚁群算法（ACO） 10

29364第6章人工智能算法及其在农产品质量安全检测中的应用 10

195356.1机器学习算法 10

137606.1.1决策树算法 11

238956.1.2支持向量机算法 11

99236.1.3随机森林算法 11

15616.2深度学习算法 11

1786.2.1卷积神经网络（CNN） 11

94126.2.2循环神经网络（RNN） 11

91916.2.3深度信念网络（DBN） 11

121956.3强化学习算法 11

203376.3.1Q学习算法 12

193816.3.2策略梯度算法 12

55896.3.3深度强化学习 12

17631第7章农产品质量安全检测模型构建 12

289157.1检测模型设计 12

237587.1.1模型框架 12

138017.1.2特征提取 12

199077.1.3特征表示 12

289657.1.4分类识别 12

22687.2模型训练与优化 13

133277.2.1数据集准备 13

132147.2.2模型训练 13

268597.2.3模型优化 13

181187.3模型评估与验证 13

99557.3.1评价指标 13

1727.3.2验证方法 13

39377.3.3实验结果 13

12225第8章农产品质量安全检测系统实现 13

181998.1系统开发环境与工具 13

158488.1.1开发环境 13

287768.1.2开发工具 14

275868.2系统功能模块实现 14

312538.2.1数据采集 14

253778.2.2数据预处理 14

277428.2.3特征提取 14

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