領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國(guó)食品雜志社
基于線性判別分析與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法，采集不同損傷級(jí)別蘋果的可見(jiàn)-近紅外光譜數(shù)據(jù)，分析不同預(yù)處理方法對(duì)支持向量機(jī)分類模型的影響；通過(guò)線性判別分析對(duì)預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)實(shí)施降維，構(gòu)建支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、K近鄰、決策樹和極端梯度提升5 種機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行蘋果損傷分級(jí)對(duì)比。研究結(jié)果表明，卷積平滑法預(yù)處理后模型的分級(jí)效果最佳，準(zhǔn)確率達(dá)到87.3%；使用線性判別分析降維技術(shù)后，各模型的分級(jí)準(zhǔn)確率顯著提升，決策樹模型準(zhǔn)確率提高了16%，提升效果最佳，K近鄰模型表現(xiàn)出了最佳的分級(jí)性能，準(zhǔn)確率和精確率達(dá)到了96.0%和96.4%，本研究可為高效和精確評(píng)估蘋果的機(jī)械損傷程度提供依據(jù)。
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