Noninvasive detection using diffuse reflectance spectrum for monitoring jujube interior pest based on support vector machine
Notice bibliographique
Résumé
Spectrum detection of jujube internal pests is used optical character of jujube, to obtain the physical and chemical information of jujube internal pests, and to establish the quantitative model by using NIR spectroscopy and chemometrics method to accurately determine the content of the material ingredients. The paper carried out second derivative to original sample data of near infrared spectrum measurement of 160 jujube samples, and selected the effective wavelengths that had the big identification capability among the wavelength range, using primary constituent analytical to reduce dimension processing. The last, the average right forecasting rate of identifying the intact and infested jujubes was about 93.5 % for the predicting set by using the algorithm of SVM, and the algorithm were proved stable. Summing up the above, the test sample could be intact, not destroyed; could determined the variety of material composition data based on simple measurement of NIR spectra for the sample at the same time; could a multi-component simultaneous determination of complex system, and could get the results of the analysis in a short time, was advantageous to the real-time industrialized production and on-line inspection, automatic classification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».