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申请/专利权人：深圳市威视佰科科技有限公司
摘要：本发明涉及一种农产品成分含量测定方法，应用光谱仪采集农产品成分含量原始光谱特征数据，校正处理后的原始光谱特征数据训练线性回归模型，用线性回归模型预测农产品成分含量，评估模型可行性；本方法解决了传统测量农产品成分含量方法是需要专业技术人员操作与分析，耗时长，时效性低的问题，能够高效准确地测定农产品成分含量。
主权项：1.一种农产品成分含量测定方法，本发明涉及农产品成分含量检测技术领域，具体涉及一种农产品成分含量测定方法，其特征是，包括如下步骤：步骤1：为了快速准确地预测待测农产品成分含量，需先采集农产品原始光谱特征数据。步骤2：针对步骤1已采集农产品原始光谱特征数据进行校准处理，处理后的数据带成分含量标签组成训练数据。步骤3：针对步骤2的训练数据，利用训练数据训练线性回归模型，生成模型，利用线性回归模型预测待测农产品成分含量，具体描述如下：本发明选用的线性回归模型是elasticnet模型，用正则化和岭回归对模型中的L1和L2参数进行估计。步骤4：评估步骤3已生成的模型的准确度，具体计算过程如下：评估步骤3已生成的模型的准确度指标有均方误差mse、均方根误差rmse、平均绝对误差mae和r2分数指标。均方误差msemean-squareerror该统计参数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值。均方根误差rmseRootMeanSquareError求均方误差的根号。平均绝对误差maeMeanAbsoluteError，是绝对误差的平均值，能更好地反映预测值误差的实际情况。决定系数R2coefficientofdetermination，也称判定系数或者拟合优度。它是表征回归方程在多大程度上解释了因变量的变化，或者说方程对观测值的拟合程度如何。均方误差mse、均方根误差rmse、平均绝对误差mae指标值越小，模型效果越好。r2分数为小于等于1的数值，越趋近1模型效果越好。
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权利要求：
百度查询： 深圳市威视佰科科技有限公司 一种农产品成分含量测定方法
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