摘要
本发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种基于大数据的农药残留检测方法及系统。方法包括:获取目标农作物的表面光谱曲线以及农药相关参数;确定表面光谱曲线的动态调节系数;对于表面光谱曲线内各个波段中的目标波段,确定目标波段的时间衰减因子;确定目标波段的光谱敏感度;确定目标波段的权重;对表面光谱曲线进行降维,并建立农药残留检测模型,以实现基于大数据的农药残留检测。本发明通过提取各个波段的特征并计算权重,可以确保在降维过程中保留与农药残留最相关的关键信息,再根据权重进行波段的筛选,去除与农药残留无关或相关性较低的噪声信息,有助于降低误报和漏报的风险,提高农药残留检测的准确性。
技术关键词
农药残留检测方法
曲线
大数据
农药残留浓度
机器学习算法
农药残留检测系统
计算机程序指令
因子
BP神经网络
动态
数据处理技术
支持向量机
噪声信息
基准
存储器
训练集
处理器
符号