[发明专利]基于集成学习校准模型的松子蛋白质含量预测方法有效
| 申请号： | 202010854838.2 | 申请日： | 2020-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN112002377B | 公开（公告）日： | 2021-04-27 |
| 发明（设计）人： | 张冬妍;蒋大鹏;李鸿博;李丹丹;曹军 | 申请（专利权）人： | 东北林业大学 |
| 主分类号： | G16B40/10 | 分类号： | G16B40/10;G16B40/30;G06N20/20 |
| 代理公司： | 哈尔滨华夏松花江知识产权代理有限公司 23213 | 代理人： | 岳昕 |
| 地址： | 150040 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于集成学习校准模型的松子蛋白质含量预测方法，它属于食品成分检测技术领域。本发明解决了利用现有近红外校准模型对松子中蛋白质含量预测的准确率低的问题。本发明对松子的近红外光谱数据进行预处理，并在预处理结束后选用局部切线空间对齐、等距特征映射、局部线性嵌入与主成分分析对预处理后光谱数据进行特征提取；然后使用提取的特征数据集建立松子蛋白质含量与光谱数据的偏最小二乘模型；最后依据stacking法作为集成策略，以BP神经网络为次级学习器，输出最终松子蛋白质含量结果。本发明方法对光谱数据利用程度更高，充分利用了近红外光谱中复杂的空间特征，提高了校准模型预测的准确率。本发明可以应用于松子中蛋白质含量预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 集成 学习 校准 模型 松子 蛋白质 含量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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