【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及蔬菜品质和质量检测，特别是涉及基于近红外光谱和机器学习的南瓜果实感官品质检测方法。
技术介绍
1、随着我国经济的发展，消费市场需求从追求产量向追求品质转变，对特色和高品质农产品的需求日益旺盛。同时，科研和育种的重点也相应地从提高产量转变为提高品质和营养。南瓜是重要的菜粮兼用作物，富含丰富的营养物质，而中国是世界上南瓜产量最高的国家之一。人们对南瓜果实的品质评价多采用传统的感官评价方法。尽管传统感官评估方法具有经典性，但其专业性较强，容易受到评估者喜好差异、身体状况和环境等多种因素的影响，导致结果的主观性较强。因此，非常有必要开发一种便捷、科学、客观有效的南瓜果实品质评价方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供基于近红外光谱和机器学习的南瓜果实感官品质检测方法，实现对南瓜果实感官品质的快速检测，操作过程简单、快速、准确，为南瓜果实的感官评价提供了新的技术手段，同时，为南瓜的品质育种改良提供了技术支持。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
<...【技术保护点】
1.基于近红外光谱和机器学习的南瓜果实感官品质检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于近红外光谱和机器学习的南瓜果实感官品质检测方法，其特征在于，采集待测南瓜果实近红外光谱数据包括：
3.根据权利要求2所述的基于近红外光谱和机器学习的南瓜果实感官品质检测方法，其特征在于，利用所述最优的光谱变换对所述原始近红外光谱进行预处理之前包括：
4.根据权利要求1所述的基于近红外光谱和机器学习的南瓜果实感官品质检测方法，其特征在于，若干种预处理包括：多元散射校正、归一化、标准正态变量交换、数据中心化、移动平均平滑。
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