基于电学参数的稻谷含水率和出糙率机器学习预测模型

技术详细介绍

本研究提出了一种基于LCR测量仪的稻谷含水率和出糙率快速检测方法，该方法通过测量稻谷的电学参数，结合先进的机器学习算法，实现了对稻谷品质的无损、快速评估。技术的主要创新点包括：

a.电学参数测量：在1-8MHz频率下，对稻谷的介电常数、介电损耗、损耗系数、导电率、电导和电容6个电学参数进行精确测量，为稻谷品质评估提供了新的物理基础。

b.机器学习模型：利用神经网络、决策树、支持向量机和随机森林四种机器学习算法，构建了高效的预测模型，显著提高了含水率和出糙率的预测精度。

c.实时无损检测：该方法无需破坏稻谷，即可实现对稻谷含水率和出糙率的快速检测，适用于收购现场的实时评估，有助于提高收购效率和降低损耗。

1.产品特点：

a.高精度：通过精确的电学参数测量和先进的机器学习算法，实现了对稻谷品质的高精度评估。

b.快速响应：检测过程快速，适用于大规模稻谷收购现场，提高了工作效率。

c.无损检测：避免了传统破坏性检测方法，保护了稻谷的完整性。

2.产能及主要经济技术指标：

a.检测速度：能够在几分钟内完成对大量稻谷样品的含水率和出糙率检测。

b.预测精度：神经网络模型在预测含水率和出糙率时的决定系数分别达到0.987和0.935，RMSE值低，显示出极高的预测准确性。这些指标使得该技术在实际应用中具有显著的经济效益和市场竞争力。