【摘 要】
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为了提高水果成分的识别分析能力,针对水果成分检测正确率低的问题,提出基于近红外光谱技术的水果成分检测数学模型。首先采用近红外光谱技术进行水果成分特征分析,建立水果
【机 构】
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武汉设计工程学院; 甘棠软件系统(上海)有限公司;
【基金项目】
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湖北省高等学校省级教学研究项目(No.2012458)
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为了提高水果成分的识别分析能力,针对水果成分检测正确率低的问题,提出基于近红外光谱技术的水果成分检测数学模型。首先采用近红外光谱技术进行水果成分特征分析,建立水果成分检测的属性集,然后根据属性的关联性进行信息熵赋予,采用决策属性辨识方法进行水果成分检测的规则向量集约简,最后采聚类处理方法进行水果成分的特征分类,实现水果成分检测。仿真结果表明,本文方法能够有效提取水果成分检测的特征,提高了水果成分检测的正确率。
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