本发明是一种基于近红外光谱的苹果分类方法,其包括以下步骤:第一步,苹果近红外光谱的采集;第二步,用主成分分析方法对苹果的近红外光谱数据进行降维处理;第三步,记录苹果种类的标签值;第四步,利用处理后的近红外光谱数据、苹果种类的标签值结合支持向量机算法建立苹果品种分类模型,进而实现对苹果品种的分类和识别。本发明解决了苹果分类工作中消耗人力资源、时间较多的问题,并能够有效解决高质量苹果市场中以次充好的问题。本发明具有检测速度快,分类准确率高,分类效率高,无损检测等优点,可实现不同品种苹果的有效分类,给出测试苹果所属的类别。
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