研究：ハイパースペクトルイメージングと1D-KAN-CNNを組み合わせた乾燥スルメの複数品質の非破壊検出要旨：乾燥スルメは東洋諸国で高く評価されている水産物であるため、世界の食品業界ではこの製品の迅速かつ非侵襲的な品質評価が必要です。したがって、現在の研究では、可視近赤外線（VIS-NIR）ハイパースペクトルイメージングと深層学習（DL）手法を使用します。93個の乾燥スルメサンプルのVIS-NIR（400〜1000 nm）ハイパースペクトル反射画像を収集・前処理しました。重要な波長は、競争的適応重み付きサンプリング、主成分分析、および逐次投影アルゴリズムを使用して選択されました。コルモゴロフ・アーノルドネットワーク（KAN）に基づいて、脂肪、タンパク質、および総揮発性塩基窒素の非破壊測定のために、1次元KAN畳み込みニューラルネットワーク（1D-KAN-CNN）を導入します……