简介： 本发明公开了一种基于神经网络与近红外光谱的梨无损检测方法，首先在实际的分选线运作过程中，获取对于每一个样本而言最具有代表性的近红外光谱，构建初始数据集；并进行预处理；然后使用区间选择、波长选择组合的方式对整个光谱波长区间进行特征选择，并根据选择结果构建特征数据集；按照K折检验法多次划分，得到多组训练、测试数据集，训练、测试数据集的输入特征为特征数据集中处理后的光谱数据，标签为糖度与是否含有霉心病；最后构建两个神经网络模型，用于预测糖度与是否患有霉心病的模型用于后续实际检测，本发明以较高的准确度检测糖度与霉心病，为分选线的品质筛选提供强有力的依据，为农业产品的销售提供极大的便利。