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申请/专利权人：重庆城市管理职业学院
摘要：本发明属于人工智能鉴别领域，具体涉及一种基于机器学习的三七产地鉴别方法、存储介质以及装置，包括：获取待识别的三七样本；构建三七近红外光谱数据集；对三七近红外光谱数据集中的数据进行降维处理；将降维后的数据集划分为训练集和测试集；构建三七产地鉴别模型中，其中三七产地鉴别模型为逻辑回归模型；将训练集中的数据输入到三七产地鉴别模型中进行训练；将测试集中的数据输入到训练后的三七产地鉴别模型进行测试；将待识别的三七样本输入到训练后的三七产地鉴别模型中，得到三七产地鉴别结果；本发明通过引入内点法中心参数的梯度下降法优化支持向量机模型的参数调整过程，这将优化模型的迭代效率和稳定性，体现新模型的适用性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于机器学习的三七产地鉴别方法，其特征在于，包括：获取待识别的三七样本；构建三七近红外光谱数据集；对三七近红外光谱数据集中的数据进行降维处理；将降维后的数据集划分为训练集和测试集；构建三七产地鉴别模型中，其中三七产地鉴别模型为逻辑回归模型；将训练集中的数据输入到三七产地鉴别模型中进行训练；将测试集中的数据输入到训练后的三七产地鉴别模型进行测试；将待识别的三七样本输入到训练后的三七产地鉴别模型中，得到三七产地鉴别结果；对三七产地鉴别模型进行训练包括：S1、构建支持向量机模型的预测函数；S2、将训练集中的数据输入到支持向量机模型中，得到预测结果；S3、根据预测结果采用拉格朗日乘子算法构建目标优化函数；并将目标优化函数转化为新目标函数；S4、计算新目标函数的中心参数；S5、根据中心参数计算拉格朗日函数的梯度；S6、根据拉格朗日函数的梯度对拉格朗日乘子进行更新；S7、重复步骤S4～S6，当目标函数收敛时，完成模型的训练，并输出最优的模型参数。
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权利要求：
百度查询： 重庆城市管理职业学院 基于机器学习的三七产地鉴别方法、存储介质以及装置
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