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基于MPCD-Mamba模型的草莓内部品质及成本发明公开了基于MPCD_Mamba模型的草莓样本，使用高光谱反射成像系统获取高光谱图对高光谱图像校正后进行光谱提取，形成数据型进行训练，基于交叉验证方法使用验证集对情况。本发明实现了草莓多品质参数的无损检2于交叉验证方法使用验证集对MPCD_Mamba模型的性能进行测试，最终得到MPCD_Mamba模2.根据权利要求1所述的基于MPCD_Mamba模型的草莓内部品质及成熟度无损检测方3.根据权利要求1所述的基于MPCD_Mamba模型的草莓内部品质及成熟度无损检测方4.根据权利要求1所述的基于MPCD_Mamba模型的草莓内部品质及成熟度无损检测方out=xosigmoid(conv(siLU(BN(conv(AdaptiveAvgpoolld(x))))))5.根据权利要求1所述的基于MPCD_Mamba模型的草莓内部品质及成熟度无损检测方36.根据权利要求1所述的基于MPCD_Mamba模型的草莓内部品质及成熟度无损检测方4练，基于交叉验证方法使用验证集对MPCD_Mamba模型的性能进行测试，最终得到MPCD_[0006]上述的基于MPCD_Mamba模型的草莓内部品质及成熟度无损检测方法，所述步骤25的光谱数据平均值作为光谱数据，每个草莓样本提取m个数据，并与相应的标签数据相对[0007]上述的基于MPCD_Mamba模型的草莓内部品质及成熟度无损检测方法，所述步骤2out=xosigmoid(conv(siLU(BN(conv(AdaptiveAvgpoolld(x))))))[0009]上述的基于MPCD_Mamba模型的草莓内部品质及成熟度无损检测方法，所述MPCD_Mamba模型的主干网络中所有卷积层的输出特征只与主干网络的最后一层特征进行6[0014]（4）改进了DenseNet的跳跃连接方式，充分发挥了其特征重用的优势，减少了图2为本发明实施例中部分草莓高光谱数据集可视化，其中，(a)是原始的RGB图[0017]本实施例公开了一种基于卷积神经网络融合D_Mamba的草莓内部品质及成熟度多[0018]草莓样本在采集当天带回实验室，使用高光谱反射成像系统获取了高光谱图78和计算量。该主干网络用于执行卷积操作并输出特征；预测层中引入了具有动态聚焦的其中，"是样本的数量，是第i个样本的真实值，是第个i样本的预测值，功能与简化的端到端神经网络设计相结合。通过引入基于内容的推理和选择性信息传播，成为处理序列数据有前景的通用基础模型架构。[0033]out=xosigmoid(conv(siLU(BN(conv(AdaptiveAvgpoolld(x))))))9[0034]在Mamba结构的最外层添加残差结构可以解决深度神经网络中的梯度消失和爆炸的模型已经准确地学习到高光谱数据与各指标

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