一种基于神经网络与近红外光谱的梨无损检测方法[发明专利]

专利名称:一种基于神经网络与近红外光谱的梨无损检测方法专利类型:发明专利
发明人:赵金伟,王启舟,邱万力,黑新宏,李涵,徐庆馨,蔡欣华,柳宇,周锦绣,胡一飞
申请号:CN202011230888.X
申请日:20201106
公开号:CN112669915A
公开日:
20210416
专利内容由知识产权出版社提供
摘要: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。
申请人:西安理工大学
地址:710048 陕西省西安市碑林区金花南路5号
国籍:CN
代理机构:西安弘理专利事务所
代理人:韩玙

本文发布于:2024-09-24 18:16:36,感谢您对本站的认可!

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