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申请/专利权人：上海如海光电科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于LightGBM模型的塑料分类方法，包括如下步骤：S1：获取塑料样本的原始透射率光谱数据；S2：对原始训练数据使用SG‑SNV算法进行数据预处理，预处理后的数据作为LightGBM模型的输入；S3：使用Lars算法筛选出建模需要的特征波段；S4：通过k折交叉验证划分数据集和测试集；S5：通过粒子群算法不断迭代寻找LightGBM模型的最优参数对预处理后的数据建立分类模型；S6：通过测试集评估模型稳定性与准确率；S7：使用建立的模型进行分类。本发明提供的基于LightGBM模型的塑料分类方法，能够实现对不同塑料光谱的高准确率识别，模型表现更稳定，准确率更高。
主权项：1.一种基于LightGBM模型的塑料分类方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取塑料样本的原始透射率光谱数据；S2：对原始训练数据使用SG-SNV算法进行数据预处理，预处理后的数据作为LightGBM模型的输入；S3：使用Lars算法筛选出建模需要的特征波段；S4：通过k折交叉验证划分数据集和测试集；S5：通过粒子群算法不断迭代寻找LightGBM模型的最优参数对预处理后的数据建立分类模型；S6：通过测试集评估模型稳定性与准确率；S7：使用建立的模型进行分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海如海光电科技有限公司 一种基于Light GBM模型的塑料分类方法
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