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—— 中国食品杂志社
针对昭通冰糖心苹果糖心发生的不确定性，以及不同糖心程度对果实风味与贮藏期影响不同的问题，本研究旨在实现有无糖心及不同程度糖心苹果的快速、无损精准分选，从而为果实商业价值提升及贮存分级提供技术支持。使用实验室自研的水果在线分选机，采集昭通冰糖心苹果的可见/近红外光谱信号。以变量投影重要性特征波长筛选方法得到的特征波长作为输入，建立随机森林、极限梯度提升、逻辑回归和支持向量机融合堆叠模型并与单一模型的性能进行对比。结果表明，与单一模型相比融合了4 种不同机器学习算法的堆叠模型表现出极佳的识别性能（准确率95.47%、召回率94.82%、特异度97.83%）。所提出的模型堆叠方法可在不大幅增加计算量的同时融合各基础模型优势，显著提升模型的预测性能，在水果在线分选应用中展现了广阔前景。
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