现场快检辨蜜源
面向蜂蜜真伪鉴别场景的便携式电子舌设备，与深度学习算法协同实现高准确率现场判别。
Qing, Zhang · Gao, Jiyong · 王志强 · Litong, Chen · Xinning, Jin · Xuerui, Bai · Jingyu, Ma · 兰玉彬
IEEE Sensors Journal 2024
自制电子舌设备直接采集蜂蜜样品指纹，无需复杂前处理，设备小型化，适合现场快速检测。
针对电子舌信号的高维和非线性，采用卷积自编码器降维提取特征，并引入自适应注意力机制和残差学习，避免梯度消失、抑制冗余信息，提升模型特征提取能力。
在实测蜂蜜样品上，所提模型相较多种机器学习和深度学习模型具有更好的分类能力，准确率、精度、F1和AUC分别达到99.25%、99.14%、0.9919和0.9957。