摘要
本申请涉及陈皮鉴别技术领域,公开了一种陈皮年份鉴别方法、系统、终端设备和存储介质,该陈皮年份鉴别方法包括:获取待测陈皮的光谱数据和带标签的原始光谱数据,将光谱数据和原始光谱数据进行预处理;将预处理后的光谱数据进行特征筛选,得到待测特征集合;通过粒子群优化算法对支持向量机模型的参数进行寻优;基于预处理后的原始光谱数据对参数优化后的支持向量机模型进行训练,得到预训练的支持向量机模型;将待测特征集合输入到预训练的支持向量机模型中,以确定待测陈皮的年份。本申请提供计算复杂度低、易于实时运算的陈皮年份的实时判别方法,降低陈皮鉴别成本。
技术关键词
支持向量机模型
鉴别方法
粒子群优化算法
指数衰减函数
陈皮鉴别技术
终端设备
波长
偏最小二乘法
参数
模型训练模块
鉴别系统
数据获取模块
数据处理模块
训练集
标签
判别方法
变量
系统为您推荐了相关专利信息
成品油
性能预测模型
非线性
性能指标综合评价
数据
预警方法
智能合约代码
分布式计算资源
数据预处理器
多源异构大数据
加速度
轨迹数据生成方法
序列
坐标
粒子群优化算法
动态视觉传感器
计数方法
小龙虾数量
支持向量机模型
多特征融合卷积神经网络
储能设备
预测误差
分布式电源
分布式光伏发电
负荷