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一种水果内部品质检测分级方法,其特征是,包括如下步骤:1)水果样本的数据采集:通过近红外光谱检测技术获取所述水果样本的近红外光谱,并通过理化方法获取所述水果样本的内部品质参数信息;2)水果样本内部品质分级的支持向量机模型的建立:(1)选取l为水果样本的个数,每个水果样本的测试误差之和与水果样本总数的比值为预测平均误差,其中为水果样本内部品质的预测隶属度,ui为水果样本内部品质的测定隶属度,并且1≤i≤l;(2)设定分级规则如下:ui>0.55,水果样本属于高品质;0<|ui|≤0.55,水果样本属于中品质;ui< 0.55,水果样本属于低品质;并且选定一个实数ε,其中0≤ε≤1,对于各个水果样本,若测试误差则对该水果样本的品质分级正确;若测试误差则对该水果样本的品质分级错误,其中分级正确的样本数量与水果样本总数l的比值为正确率;3)水果样本内部品质的测定隶属度的确定:基于所述水果样本的内部品质参数信息确定所述水果样本内部品质的测定隶属度ui;4)水果样本内部品质的预测隶属度的确定:通过所述近红外光谱建立基于支持向量数据域描述的隶属度函数,通过该隶属度函数预测所述水果样本所对应级别的预测隶属度5)水果样本内部品质的分级:在上述基础上,将各个水果样本内部品质的预测隶属度和测定隶属度ui代入所述支持向量机模型进行分析评判,得到预测平均误差,并且依据所述支持向量机模型的分级规则对各个水果样本进行分级并判断品质分级的正确率。FSA00000220634000011.tif,FSA00000220634000012.tif,FSA00000220634000013.tif,FSA00000220634000014.tif,FSA00000220634000015.tif,FSA00000220634000016.tif |