【摘 要】
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目的 基于机器学习算法,对同样重量范围下的牡蛎按照肥满度高低进行分类。方法 首先利用数字图像处理技术提取牡蛎外部形态特征,获得牡蛎的粗糙度、伸长率、紧密度、长轴、短轴、面积等特征指标作为参数。然后利用机器学习算法在数据分析上的强大功能,采用随机森林（random forest,RF）算法与梯度提升决策树（gradient boosting decision tree, GBDT）算法分别构建肥满度
【基金项目】
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中国科学院战略性先导科技专项（XDA24030105）； 国家自然科学基金项目（62176140）～～；
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目的 基于机器学习算法,对同样重量范围下的牡蛎按照肥满度高低进行分类。方法 首先利用数字图像处理技术提取牡蛎外部形态特征,获得牡蛎的粗糙度、伸长率、紧密度、长轴、短轴、面积等特征指标作为参数。然后利用机器学习算法在数据分析上的强大功能,采用随机森林（random forest,RF）算法与梯度提升决策树（gradient boosting decision tree, GBDT）算法分别构建肥满度识别模型。最后,将模型用于不同重量范围的牡蛎样本,对牡蛎进行肥满度识别分类。结果 对于0～50 g的牡蛎, RF算法能取得较好的效果,肥满度识别率达到79.3%, 50～100 g的牡蛎, GBDT算法的肥满度识别率达到86.4%。结论 相对于传统的按照重量对其肥满度分类而言,本方法能够快速有效地识别出相同重量范围下牡蛎肥满度的高低,为牡蛎分类提供了新的方法。
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