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基于可见-近红外光谱的苹果成熟度分类模型转移研究

基于可见-近红外光谱的苹果成熟度分类模型转移研究一、引言

随着人工智能和机器学习技术的不断发展，光谱技术在农业领域的应用日益广泛。其中，基于可见/近红外光谱的苹果成熟度分类模型是当前研究的热点之一。该模型通过对苹果表面反射的光谱信息进行分析，可快速准确地判断苹果的成熟度，对提高农业产量和果实品质具有重要作用。然而，目前存在不同模型之间或同一模型在不同环境下的分类性能不一致的问题，这给模型的推广应用带来了困难。因此，本文旨在研究基于可见/近红外光谱的苹果成熟度分类模型的转移方法，以提高模型的泛化能力和应用价值。

二、研究背景

近年来，基于可见/近