机器学习在粮食品质智能分级中的应用研究

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机器学习技术在粮食品质智能分级领域具有广阔应用前景。以稻米为例，基于机器视觉采集外观数据，运用深度卷积神经网络提取特征，结合多元数据分析实现品质等级智能分类。从45个不同产地稻米样品实验数据显示，基于深度学习构建的外观形态分析模型分级准确率达95.6%，多维数据聚类分析准确识别出稻米品质等级，系统整体运行稳定性达97%以上，单批次平均处理时间控制在1.5秒以内，较人工分级效率提升10倍，该技术为粮食品质智能化分级提供创新方案，推动粮食产业现代化发展。（剩余3714字）

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