基于機(jī)器學(xué)習(xí)的小樣本量水產(chǎn)品種類鑒別研究

摘要： 目的 豐富非形態(tài)學(xué)小樣本特征量水產(chǎn)品種類的自動(dòng)識(shí)別方法。方法 在質(zhì)譜光譜檢測(cè)技術(shù)下構(gòu)建水產(chǎn)品中鉛、鎘、汞、無(wú)機(jī)砷金屬元素含量的數(shù)據(jù)庫(kù)。通過(guò)基于基尼指數(shù)的決策樹(shù)算法離散化擴(kuò)充特征、基于信息熵隨機(jī)森林算法進(jìn)行主要特征選擇數(shù)據(jù)的預(yù)處理，在多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法下構(gòu)建魚(yú)、蝦、蟹、貝水產(chǎn)品多分類預(yù)測(cè)模型和貝類二分類種類溯源模型，通過(guò)隨機(jī)搜索算法完成模型調(diào)優(yōu)。結(jié)果 隨機(jī)森林、極端隨機(jī)樹(shù)、決策樹(shù)算... （共4頁(yè)）