基于CNN-GRU-AE的蓝莓货架期预测模型研究

摘要： 为探究贮藏于不同温度条件下蓝莓的品质变化及货架期，以‘自由’蓝莓为研究对象，测定其在0、4、25℃条件下的颜色参数、质量损失率、腐败率、质地参数等共计21个品质指标。通过5种具有自带特征选择功能的机器学习算法，筛选出7个影响货架期的关键特征作为模型的输入变量，构建基于注意力（attention,AE）机制的卷积神经网络（convolutional neural network,...