近日，数据学院余心杰副教授作为第一作者，学校为第一署名单位，在国际权威期刊上连续发表了多篇学术论文，这些论文在农业生物大数据模式识别多学科交叉研究领域取得可喜进展。

6165cc金沙总站检测中心自成立以来高度重视提升教师团队的多学科交叉融合研究能力，在面向医疗、农业等行业的大数据分析、图像处理相关领域开展了一系列具有国际影响力的研究，有效提升了我校在该领域中的科研水平。

部分论文题目信息如下：

(1)论文“Development of deep learning method for predicting firmness and soluble solid content of postharvest Korla fragrant pear using Vis/NIR hyperspectral reflectance imaging”发表于采后生物学和技术领域顶级刊物《Postharvest Biology and Technology》(ZJU100期刊，影响因子3.248)，论文链接: https://doi.org/10.1016/j.postharvbio.2018.02.013；

(2)论文“Deep-learning-based regression model and hyperspectral imaging for rapid detection of nitrogen concentration in oilseed rape (Brassica napus L.) leaf”发表于应用数学领域顶级刊物《Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems》(ZJUTOP期刊，影响因子2.303)，论文链接: https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2017.12.010；

(3)论文“Nondestructive freshness discriminating of shrimp using visible/near-infrared hyperspectral imaging technique and deep learning algorithm” 发表于食品分析领域权威刊物《Food Analytical Methods》（二区期刊，影响因子2.038），论文链接: https://doi.org/10.1007/s12161-017-1050-8。