本發(fā)明公開了一種基于集成學習的果蔬高光譜品質檢測方法,基于集成學習的果蔬高光譜品質檢測方法主要是利用集成學習方法對現有高光譜品質檢測算法進行融合,并建立果蔬品質的無損檢測方法。該方法首先建立基于bagging+adaboost的集成檢測框架,對多種特征波段優(yōu)選方法,以及光譜數據和品質數據的相關分析方法進行融合,然后在此基礎上利用實測的果蔬光譜和品質數據進行訓練,得到可用于無損品質檢測的預測模型。
聲明:
“基于集成學習的果蔬高光譜品質檢測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)