项目概况 #
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 技术领域 | 机器学习算法与多光谱光学检测仪器 |
| 核心技术栈 | Python (Scikit-Learn, Pandas, NumPy), ESP32, 多光谱传感器 |
| 应用目标 | 实时高准确率鉴别蜂蜜真伪与产地溯源分类 |
系统架构与算法流程 #
项目针对传统的繁杂化学检验难题，创造性地开发了低成本手持式多光谱采集终端，结合后端高效率 Python 分类算法，快速输出鉴定结论。
技术工作流： #
- 多光谱数据采集： 利用多通道光学传感器抓取样本在紫外区、可见光区及近红外区的多谱段反射率信号。
- 数据清洗与预处理： 利用 Pandas 与 NumPy 对海量样本数据进行去噪、平滑过滤及归一化特征量量化。
- 分类算法模型构建： 训练并对比了支持向量机 (SVM)、随机森林及人工神经网络 (ANN) 多种监督学习模型，最终达到超过 95% 的综合识别准确率。