一种基于模型堆叠的花生籽粒镉含量预测方法、程序产品

本法发明涉及食品安全技术领域，具体涉及一种基于模型堆叠的花生籽粒镉含量预测方法、程序产品。本发明通过可见‑近红外光谱技术和分数阶微分预处理，无需化学试剂即可实现快速数据采集和处理，显著缩短预测时间，提高了预测效率。利用分数阶微分技术增强光谱特征，结合模型堆叠技术，充分发挥多种模型的优势，有效提高了预测精度。本方法提供了一种非破坏性、低成本的技术手段，可应用于花生镉污染的快速监测和农业生产管理，为农产品质量保障和环境保护提供可靠支持。本发明通过结合先进的光谱处理和机器学习技术，显著提升了花生籽粒镉含量预测的效率和准确性，为现代农业环境监测提供了创新性的解决方案，具有广阔的应用前景。