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基于神经网络与近红外光谱的梨无损检测方法

754   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-19 08:57:52
本发明公开了一种基于神经网络与近红外光谱的梨无损检测方法，首先在实际的分选线运作过程中，获取对于每一个样本而言最具有代表性的近红外光谱，构建初始数据集；并进行预处理；然后使用区间选择、波长选择组合的方式对整个光谱波长区间进行特征选择，并根据选择结果构建特征数据集；按照K折检验法多次划分，得到多组训练、测试数据集，训练、测试数据集的输入特征为特征数据集中处理后的光谱数据，标签为糖度与是否含有霉心病；最后构建两个神经网络模型，用于预测糖度与是否患有霉心病的模型用于后续实际检测，本发明以较高的准确度检测糖度与霉心病，为分选线的品质筛选提供强有力的依据，为农业产品的销售提供极大的便利。
声明：
“基于神经网络与近红外光谱的梨无损检测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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