摘要
一种鸡粪粗蛋白含量检测模型构建方法、系统和检测方法,涉及生物信息学技术领域,解决了现有鸡粪粗蛋白含量检测技术成本高、污染大和效率低的问题,提高了鸡粪资源施用的精准度。获得的样本集包括鸡粪的可见‑近红外反射光谱和粗蛋白含量;采用多种预处理方法对所述可见‑近红外反射光谱进行预处理;利用偏最小二乘回归模型筛选出最佳的预处理方法和对应的预处理光谱;利用多种特征选择方法获得特征波段;基于所述粗蛋白含量和特征波段,构建并筛选出最佳的鸡粪粗蛋白含量检测模型。本发明所述的方法适用于粪便资源利用对鸡粪粗蛋白含量检测。
技术关键词
检测模型构建方法
监督学习模型
特征选择方法
蛋白
偏最小二乘回归模型
特征方法
支持向量回归机
生物信息学技术
BP神经网络模型
模型构建系统
交叉验证方法
收集鸡粪
样本
极限学习机
通信接口
模块
可读存储介质
样品粉碎
系统为您推荐了相关专利信息
智能手套
性能预测模型
蚕丝蛋白纤维
针织物
吸湿速干纱线
组学特征
分类方法
非小细胞肺癌患者
影像
神经元特异性烯醇化酶
风机叶片
智能分类方法
覆冰
图像边缘检测
纹理特征
分布式优化算法
数据采集模块
数据清洗工具
超参数
分布式体系结构