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申请/专利权人：广东省农业科学院环境园艺研究所
摘要：本发明提供了一种基于高光谱成像和机器学习模型的化橘红年份鉴定方法，包括以下步骤：步骤1数据采集；步骤2数据预处理；步骤3建立分类模型；步骤4通过橘红切片的年份分类模型计算得到化橘红年份。本发明通过高光谱成像和机器学习模型，最终获得化橘红切片的年份分类模型，实现年份鉴定，操作步骤简单，能够无损、快速、精确识别化橘红的年份。
主权项：1.一种基于高光谱成像和机器学习模型的化橘红年份鉴定方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1数据采集：取不同年份化橘红的切片样本，对切片样本两个切面进行高光谱图像数据的采集；步骤2数据预处理：对高光谱图像数据进行ROI区域选择，提取ROI区域的高光谱曲线，进行特征降维，得到经过预处理的高光谱曲线；步骤3建立分类模型：将经过预处理的高光谱曲线作为判别模型的输入变量，训练机器学习多分类器，对机器学习结果进行评估，从而获得最优的化橘红切片的年份分类模型，即为化橘红切片的年份分类模型；步骤4通过橘红切片的年份分类模型计算得到化橘红年份。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东省农业科学院环境园艺研究所 一种基于高光谱成像和机器学习模型的化橘红年份鉴定方法
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