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专利基本信息
专利名称 基于集成学习校准模型的松子蛋白质含量预测方法
专利状态 - 专利号（申请号） CN112002377B
专利申请日期 2020-08-24 专利类型 发明专利
申请公布号 2020108548382 申请公布日 2020-08-24
授权公告号 - 授权公告日 -
发明人 张冬妍;蒋大鹏;李鸿博;李丹丹;曹军
专利权人 东北林业大学
专利摘要 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。
专利价值评估分析
专利价值评估分析 样例
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