【摘 要】
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利用特征排序（feature ranking,FR）提取反射率特征波段识别轻度和严重染病的番茄早疫病样本。依次采集样本在345.75-1 042.25nm波长范围内的反射率信息,将光谱反射率作为x变量,
【机 构】
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浙江大学生物系统工程与食品科学学院
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利用特征排序（feature ranking,FR）提取反射率特征波段识别轻度和严重染病的番茄早疫病样本。依次采集样本在345.75-1 042.25nm波长范围内的反射率信息,将光谱反射率作为x变量,健康、轻度和严重染病样本的因变量设为0、1和2,建立朴素贝叶斯（Naive Bayes,NB）分类模型,识别不同病害程度的样本。由于全波段首尾段含有噪声,切除噪声后进一步研究479.69-920.38nm波段范围内的光谱反射率信息。在基于400.09-1 000.08nm波段范围的分类模型（NB）中,验证集
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