基于函数型数据区间选择的苹果霉心病检测研究

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苹果是我国主要生产的水果之一,其产量和栽培面积位居世界首位,但优果率较低与精品果较少的问题一直限制着我国苹果产业的发展,霉心病是造成该问题的主要原因之一.如果有过多的霉心果没有检测出来并被当做正常苹果进行销售,不仅会影响消费者的健康,同时也会影响商家乃至产地的口碑和声誉,故从源头上控制染病果流入市场具有重要意义.本文从苹果无损检测角度出发,利用函数型数据区间假设检验思想为苹果近红外光谱数据的特征选择提供理论指导,创新性地以函数型区间假设检验的p值为基础对随机子空间算法进行加权改进,并与支持向量机模型进行组合.文章提出的加权子空间支持向量机算法(Weighted Subspace Support Vector Machine,WS-SVM)可对苹果近红外光谱数据进行分类,该算法在真实苹果光谱数据集上的准确率达93.54%,实现了对苹果霉心病高效、便捷、精准地检测.
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