本发明公开了一种基于高光谱图像的麻竹笋营养成分检测方法、系统和存储介质，包括下述步骤：读入麻竹笋高光谱图像并对其进行预处理，得到样本集P1；将样本集P1导入CNN卷积神经网络进行显著特征提取并整合成相关的数据集文件；利用数据集文件构建麻竹笋营养成分指标的回归分析模型；将麻竹笋高光谱图像导入模型进行分析预测。本发明运用传统机器学习与深度学习方法搭建回归分析模型，利用高光谱图像提供的大量多维度数据，对麻竹笋的营养成分进行分析预测，确保了预测的准确性和有效性，降低了预测成本，为麻竹笋营养成分的检测提供了简便、快速、无损的技术方法，保障和促进了麻竹笋食品工业的高质量发展。
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“基于高光谱图像的麻竹笋营养成分检测方法、系统和存储介质” 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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