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申请/专利权人：广东省农业科学院蔬菜研究所;广东省农业科学院蚕业与农产品加工研究所
摘要：本发明涉及基于近红外光谱和机器学习的南瓜果实感官品质检测方法，包括：采集待测南瓜果实近红外光谱数据；构建基于偏最小二乘回归模型PLS或支持向量回归模型SVR的感官品质近红外预测模型，近红外预测模型模型通过训练集训练获得；将待测南瓜果实的近红外光谱数据输入该模型，以获取其感官得分。本发明实现了对南瓜果实感官评分的快速检测，操作过程简单、快速、准确，为南瓜果实的感官评价提供了新的技术手段，同时，为南瓜的品质育种改良提供了技术支持。
主权项：1.基于近红外光谱和机器学习的南瓜果实感官品质检测方法，其特征在于，包括：采集待测南瓜果实近红外光谱数据；构建近红外预测模型，将所述待测南瓜果实近红外光谱数据输入所述近红外预测模型，获取待测南瓜果实的感官得分，其中所述近红外预测模型基于偏最小二乘回归模型PLS或支持向量回归模型SVR构建，并基于包含感官评价分数和近红外光谱数据的训练集进行训练获得。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东省农业科学院蔬菜研究所 广东省农业科学院蚕业与农产品加工研究所 基于近红外光谱和机器学习的南瓜果实感官品质检测方法
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