【摘 要】
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[目的]本研究旨在提高果品内部品质检测的时效性和准确性。[方法]本文提出基于最小角度回归(Least Angle Regression,LAR)模型的果品品质分析方法。[结果]与现有的非线性LS-S
【基金项目】
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重庆市教委科学技术研究计划项目(KJQN20191620),重庆第二师范学院校级科研项目(KY201711B)
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[目的]本研究旨在提高果品内部品质检测的时效性和准确性。[方法]本文提出基于最小角度回归(Least Angle Regression,LAR)模型的果品品质分析方法。[结果]与现有的非线性LS-SVM(Least Squares Support Vector Machines)和线性的PLSR(Partial Least Squares Regression)模型进行对比表明,在预测准确度上,LS-SVM模型达到了最优的预测性能,而LAR模型明显优于常用的线性的PLSR模型;在计算复杂度上,LAR和PL
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