高光譜結合機器學習鑒別林下參參齡

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摘要 建立一種基于高光譜技術結合機器學習快速、無損鑒別市售林下生曬參參齡的方法。 以常見市售林下生曬參為研究對象，采集不同年限的林下生曬參高光譜圖像并基于閾值分割方法從感興趣區(qū)域提取光譜數(shù)據(jù)，然后對數(shù)據(jù)進行多元散射矯正（MSC）-Savitzky-Golay smoothing（S-G smoothing）-一階導數(shù)（FD）和MSC-S-G smoothing-二階導數(shù)（SD）預處理消除干擾，將預處理后的數(shù)據(jù)進行3種機器學習，包括支持向量機回歸（SVR）、主成分回歸（PCR）和偏最小二乘回歸（PLSR）。（剩余15008字）