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申请/专利权人：湖南科技大学
摘要：本发明公开了一种LightGBM算法结合激光诱导击穿光谱的鲜肉分类方法，包括步骤：作鲜肉样品；采集鲜肉样品的LIBS光谱数据；将LIBS光谱数据随机划分为训练集和测试集并预处理；建立LightGBM模型，采用训练集对LightGBM模型进行训练；采用测试集评估训练后LightGBM模型的分类效果；将待分类鲜肉的LIBS光谱数据输入训练好的LightGBM模型，获得鲜肉分类结果。其显著效果是：创造性的将LightGBM算法和激光诱导击穿光谱技术相结合，实现了对鲜肉样品的快速且准确的分类，在食品安全、识别鲜肉掺假等领域有着较大的实际意义。
主权项：1.一种LightGBM算法结合激光诱导击穿光谱的鲜肉分类方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、制作鲜肉样品；步骤2、采集鲜肉样品的LIBS光谱数据；步骤3、将采集的LIBS光谱数据随机划分为训练集和测试集并进行数据预处理；步骤4、建立LightGBM模型，采用训练集对LightGBM模型进行训练，并在训练时采用Optuna和交叉验证对LightGBM模型的超参数进行优化；步骤5、采用测试集评估训练后LightGBM模型的分类效果；步骤6、利用步骤1和2获取待分类鲜肉的LIBS光谱数据，将其输入训练好的LightGBM模型，获得鲜肉分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南科技大学 一种LightGBM算法结合激光诱导击穿光谱的鲜肉分类方法
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