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申请/专利权人：济南大学
摘要：本发明公开了基于Sigmoid质量函数的苹果分级方法及系统，获取待检测苹果的近红外光谱数据，对所述近红外光谱数据进行预处理，并从预处理后的近红外光谱数据中筛选出特征波长；将特征波长，输入到训练后的OCNN模型中，得到第一预测值；基于第一预测值，生成第一Sigmoid质量函数；将特征波长，输入到训练后的OCELM模型中，得到第二预测值；基于第二预测值，生成第二Sigmoid质量函数；对第一Sigmoid质量函数和第二Sigmoid质量函数进行融合，得到融合结果；将融合结果应用Pignistic概率转换为概率分布，将最大概率值对应的苹果等级作为最终的预测等级输出。
主权项：1.基于Sigmoid质量函数的苹果分级方法，其特征是，包括：获取待检测苹果的近红外光谱数据，对所述近红外光谱数据进行预处理，并从预处理后的近红外光谱数据中筛选出特征波长；将特征波长，输入到训练后的OCNN模型中，得到第一预测值；基于第一预测值，生成第一Sigmoid质量函数；将特征波长，输入到训练后的OCELM模型中，得到第二预测值；基于第二预测值，生成第二Sigmoid质量函数；对第一Sigmoid质量函数和第二Sigmoid质量函数进行融合，得到融合结果；将融合结果应用Pignistic概率转换为概率分布，将最大概率值对应的苹果等级作为最终的预测等级输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 济南大学 基于Sigmoid质量函数的苹果分级方法及系统
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