基于机器学习的人参总皂苷含量预测方法、系统、设备和介质

专利主权项内容

1.一种人参总皂苷含量预测系统，包括：数据接收模块，所述数据接收模块被配置成接收待测人参样品的900～1700nm波段的高光谱图像；特征提取模块，所述特征提取模块被配置成对所述待测人参样品的高光谱图像进行裁剪处理，将裁剪的图像通过镶嵌处理形成一个主体文件，并将所述主体文件的高光谱数据进行反射率校正，将原始图像的DN值转换为图像的相对反射率R值，对经过反射率校正后的主体文件的高光谱数据基于R值提取主体文件感兴趣区域，生成多个主体文件感兴趣区域；计算模块，所述计算模块被配置成将所述主体文件感兴趣区域的高光谱数据进行主成分分析运算处理，使用协方差矩阵计算，提取反映人参主体光谱信息的主要特征波段的光谱信息，然后根据单波段成像饱和度选取通过主成分分析获得的前10个主要波段区间，进行建模波段的选择，从选择的建模波段中选取相关性最高的两个波段的R值做比值；含量预测模块：所述含量预测模块被配置成将由所述计算模块计算得到的R值比值输入到通过根据权利要求2-7中任一项所述的方法构建的人参总皂苷含量预测模型来预测所述待测人参样品的人参总皂苷含量。