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摘要：基于光谱数据和数学模型的无花果成熟度评估方法，所述评估方法包括以下步骤：测量无花果的色泽指标、可溶性固形物和硬度；沿着无花果的赤道随机选择三个位置采集光谱，并以平均值作为无花果样品的原始光谱；采用CARS算法来提取特征波长，以去除大量冗余数据，降低模型计算成本；经由光谱数据和色泽指标数据利用偏最小二乘构建多元自变量的线性回归模型；采用CARS算法和PLSR算法对线性回归模型进行优化，通过色泽指标实现成熟无花果的快速无损判别。
主权项：1.基于光谱数据和数学模型的无花果成熟度评估方法，其特征在于，所述评估方法包括以下步骤：S1，测量无花果的色泽指标、可溶性固形物和硬度；S2，沿着无花果的赤道随机选择三个位置采集光谱，并以平均值作为无花果样品的原始光谱；S3，采用CARS算法来提取特征波长，以去除大量冗余数据，降低模型计算成本；S4，经由光谱数据和色泽指标数据利用偏最小二乘构建多元自变量的线性回归模型；S5，采用CARS算法和PLSR算法对线性回归模型进行优化，通过色泽指标实现成熟无花果的快速无损判别。
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百度查询： 齐鲁工业大学(山东省科学院) 基于光谱数据和数学模型的无花果成熟度评估方法
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