[发明专利]一种基于近红外光谱检测无花果品质的方法在审
| 申请号： | 201911283662.3 | 申请日： | 2019-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN110987865A | 公开（公告）日： | 2020-04-10 |
| 发明（设计）人： | 韩燕苓;孙锐;余多 | 申请（专利权）人： | 齐鲁工业大学 |
| 主分类号： | G01N21/359 | 分类号： | G01N21/359 |
| 代理公司： | 济南立木专利代理事务所(特殊普通合伙) 37281 | 代理人： | 杨树云 |
| 地址： | 250300 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及农产品检测技术领域，具体地涉及一种基于近红外光谱检测无花果品质的方法；随机森林回归算法是以决策树为基学习器的集成学习算法，使用Bagging集成学习技术训练出CART决策树并组成森林，森林中每一课决策树没有关联(FIG1)通过多棵决策树输出结果的平均值作为回归结果(FIG2)，克服了过拟合这一问题，使得整体模型具有较高的精确度和泛化性能；较低的RMSEC和RMSEP表明，本发明将随机森林算法用于青皮无花果的内部品质预测，通过实验并且取得较好的效果，通过本文的大量实验数据证明，随机森林算法具有比偏最小二乘法更强的拟合能力，且不易过拟合。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 红外 光谱 检测 无花果 品质 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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