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稀貴金屬	稀土稀土礦稀土氧化物稀土金屬釹鐵硼小金屬銻鉍銦鍺鎵硒鉭鋯貴金屬白銀
新能源	鋰鋰礦鋰化合物正極材料電芯金屬鋰鎳鎳礦鎳鐵精煉鎳鎳鹽三元前驅體材料高冰鎳 MHP 鈷電解鈷鈷粉氯化鈷四氧化三鈷硫酸鈷鈷中間品氧化鈷碳酸鈷三元前驅體三元材料鈷酸鋰三元正極材料錳錳礦電解錳電池級硫酸錳鋰電正極三元前驅體磷酸鐵四氧化三鈷鋰電負極石油焦煅燒焦針狀焦瀝青焦包覆瀝青炭黑增炭劑光伏材料多晶硅硅片電池片光伏組件光伏玻璃工業(yè)硅隔膜隔膜電解液電解液

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基于機器學習定量測試香蕉品質的方法

802 編輯：管理員來源：中冶有色技術網(wǎng)

2023-03-19 07:27:46

本發(fā)明公開了基于機器學習定量測試香蕉品質的方法，該方法將傳統(tǒng)化學測定方法與曲線擬合等數(shù)學方法相結合，根據(jù)香蕉表皮顏色預估質構、還原糖濃度、酸度、抗壞血酸含量等內(nèi)部性質：基于傳統(tǒng)化學方法測定香蕉顏色、酸度、質構等指標，利用歸一化、去除異常值、數(shù)據(jù)平滑等數(shù)據(jù)預處理，衡量顏色與其他性質的單調(diào)性關系，通過初步多項式曲線擬合，加權最小二乘法擬合與評估預測香蕉品質。本發(fā)明首次建立了基于機器學習預測香蕉品質的方法，并利用該方法對香蕉內(nèi)部性質進行預估，計算量小，準確率高，校正決定系數(shù)達95％以上。本發(fā)明提供了一種容易落地工業(yè)化應用的，無破壞即可精準評估香蕉內(nèi)部性質的定量新方法。

聲明：

“基于機器學習定量測試香蕉品質的方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)