本发明属于无损检测技术领域，公开了一种水果无损检测光谱的特征提取方法，包括如下步骤：步骤1：采用连续投影算法对光谱的特征的重要性进行排序；步骤2：按照特征的排序顺序，采用主成分分析算法，逐渐增加特征值，获得不同数量的特征对样本的分类结果；步骤3：通过样本类别中心点之间的欧氏距离检验增加特征对分类能力的提升效果；如果N+1个特征的样本类别中心点之间的欧氏距离大于N个特征的样本类别中心点之间的欧氏距离；则表示增加的特征为有效特征；反之则增加的特征为无效特征。该方法能够在采用较少的样品的情况下对有效特征进行快速筛选，以利于后续的建模。同时本发明还公开了一种模型训练方法、检测方法。
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“水果光谱的特征提取方法、模型训练方法、检测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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