【摘 要】
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糖度是西瓜分级的重要指标之一，针对传统西瓜检测方法的弊端，探讨了声学特性结合机器学习用于西瓜无损检测与分级的可行性。设计了西瓜声学检测系统，采集了不同批次样本的时域信号。时域信号经归一化处理后，采用快速傅里叶变换得到频域信号，并对其进行去趋势预处理。采用主成分分析提取了频域信号主成分，其中前3个主成分累计方差贡献率为95.32%,第1主成分和第2主成分对不同等级样本具有可分性。利用4种不同的机器学
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2021YFD1600101-06）； 中国农业大学2115人才工程项目；
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糖度是西瓜分级的重要指标之一，针对传统西瓜检测方法的弊端，探讨了声学特性结合机器学习用于西瓜无损检测与分级的可行性。设计了西瓜声学检测系统，采集了不同批次样本的时域信号。时域信号经归一化处理后，采用快速傅里叶变换得到频域信号，并对其进行去趋势预处理。采用主成分分析提取了频域信号主成分，其中前3个主成分累计方差贡献率为95.32%,第1主成分和第2主成分对不同等级样本具有可分性。利用4种不同的机器学习算法建立了西瓜全变量分级模型，验证集分类准确率均达到66%以上。使用稳定竞争性自适应加权算法提取了特征变量，减少了约84%的变量数，使用优化后的特征变量建立的分类模型，性能均得到了较好的提升，其中支持向量机模型取得了最高的验证集准确率（95.56%）、F1分数（96%）和Kappa系数（93%）。结果表明，声学特性结合机器学习的方法，对西瓜进行无损检测和分级是可行的。该研究为西瓜无损检测和分级提供了可行的技术方案。
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