本发明公开了基于机器学习定量测试香蕉品质的方法,该方法将传统化学测定方法与曲线拟合等数学方法相结合,根据香蕉表皮颜色预估质构、还原糖浓度、酸度、抗坏血酸含量等内部性质:基于传统化学方法测定香蕉颜色、酸度、质构等指标,利用归一化、去除异常值、数据平滑等数据预处理,衡量颜色与其他性质的单调性关系,通过初步多项式曲线拟合,加权最小二乘法拟合与评估预测香蕉品质。本发明首次建立了基于机器学习预测香蕉品质的方法,并利用该方法对香蕉内部性质进行预估,计算量小,准确率高,校正决定系数达95%以上。本发明提供了一种容易落地工业化应用的,无破坏即可精准评估香蕉内部性质的定量新方法。
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