研究目的
为评估高光谱成像技术预测太平洋白虾TVB-N含量的潜力，并比较全光谱、SPA优选波长及SAEs提取特征等光谱特征提取方法在虾类品质检测中的应用。
研究成果
基于稀疏自编码器（SAEs）的模型，尤其是SAEs-LS-SVM，在TVB-N含量预测中展现出最高的R2和RPD值，证实了深度学习在高光谱成像特征提取中的有效性。该方法为虾类品质检测提供了一种无损、快速的解决方案，并可推广应用于其他海产品。
研究不足
该研究仅限于特定储存条件下的太平洋白虾；推广至其他海鲜或条件可能需要进一步验证。训练堆叠自编码器（SAEs）的计算时间高于稀疏自编码器（SPA），这一过程可进行优化。
1：实验设计与方法选择：
采用高光谱成像技术（900-1700 nm）无损预测TVB-N含量。特征提取方法包括SPA和SAEs，通过回归模型（LS-SVM、PLSR、MLR）进行预测。
2：样本选择与数据来源：
采集240份太平洋白虾样本，在4°C条件下贮藏168小时，分为校正集（120份）和预测集（120份），并获取高光谱图像。
3：实验设备与材料清单：
配备CCD相机、光谱仪、光源和电动滑台的高光谱成像系统；虾样本；用于TVB-N化学分析的测量设备。
4：实验流程与操作步骤：
使用HSI系统扫描样本，校正图像，选取感兴趣区域（ROI），提取光谱，进行特征提?。⊿PA、SAEs），构建并评估回归模型。
5：数据分析方法：
采用R2、RMSE、RPD进行统计评估；软件工具包括MATLAB、Unscrambler、Keras和ENVI。
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