简介:
本发明涉及计算机领域,尤其涉及一种农产品的质量分级方法及质量分级系统,所述方法包括确定农产品质量评估指标,构建主成分‑Adaboost联合模型,在该模型中根据主成分分析得到质量指标的主成分矩阵;根据Adaboost算法对质量评估指标的主成分矩阵进行训练,完成训练后将需要评估的农产品输入主成分‑Adaboost联合模型即可得到该农产品的质量评估结果;其中农产品质量评估指标至少包括农产品的密度、新鲜度、电导率、色泽、含水量、微生物病原体量和化学品残留量;本发明可以通过农产品的有效特征对农产品的质量进行有效的评估,减少人力资源浪费。
本发明涉及计算机领域,尤其涉及一种农产品的质量分级方法及质量分级系统,所述方法包括确定农产品质量评估指标,构建主成分‑Adaboost联合模型,在该模型中根据主成分分析得到质量指标的主成分矩阵;根据Adaboost算法对质量评估指标的主成分矩阵进行训练,完成训练后将需要评估的农产品输入主成分‑Adaboost联合模型即可得到该农产品的质量评估结果;其中农产品质量评估指标至少包括农产品的密度、新鲜度、电导率、色泽、含水量、微生物病原体量和化学品残留量;本发明可以通过农产品的有效特征对农产品的质量进行有效的评估,减少人力资源浪费。