基于可见光-近红外高光谱信息与数据融合的木质化鸡胸肉的判别模型构建.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于可见光-近红外高光谱信息与数据融合的木质化鸡胸肉的判别模型构建</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：3.03MB</p>
<p>总页数：36页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《基于可见光-近红外高光谱信息与数据融合的木质化鸡胸肉的判别模型构建》是一篇探讨利用高光谱技术识别木质化鸡胸肉的研究论文。该研究结合可见光与近红外波段的高光谱数据，通过数据融合方法提升对鸡胸肉木质化程度的判别能力。文章介绍了实验设计、数据采集与预处理流程，并构建了多种机器学习模型进行分类分析。结果表明，融合多波段信息能够有效提高判别准确率，为禽类肉品质量检测提供了新的技术手段。该成果在食品质量控制和自动化检测领域具有重要应用价值。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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