【摘 要】
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针对马铃薯空心病的难以检测问题,提出了一种基于半透射高光谱成像技术结合支持向量机（support vector machine,SVM）的马铃薯空心病无损检测方法。选取224个马铃薯样本（合格149
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针对马铃薯空心病的难以检测问题,提出了一种基于半透射高光谱成像技术结合支持向量机（support vector machine,SVM）的马铃薯空心病无损检测方法。选取224个马铃薯样本（合格149个,空心75个）作为研究对象,搭建了马铃薯半透射高光谱图像采集系统,采集了马铃薯样本半透射高光谱图像（390~1 040nm）,对感兴趣区域内的光谱进行平均和光谱特征分析。采用变量标准化（normalize）对原始光谱进行光谱预处理,建立了全波段的SVM判别模型,模型对测试集样本的识别准确率仅为87.5%。为了
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