本發明涉及一種基于跨域光譜信息的農產品品質無損檢測方法及可泛化系統,包括步驟:獲取源域光譜數據與目標域光譜數據,并構建訓練數據集;構建Aug?TrAdaBoost.R2模型,所述Aug?TrAdaBoost.R2模型包括三個子模型,分別為回歸預測模型、源域結果校正模型以及目標域結果校正模型;訓練所述Aug?TrAdaBoost.R2模型,并利用訓練好的模型對源域光譜數據與目標域光譜數據進行預測。本發明同時提升了模型在源域和目標域數據上的泛化性能,較大幅度提升了模型的預測準確率。
聲明:
“基于跨域光譜信息的農產品品質無損檢測方法及可泛化系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)