「新浪科技综合」用人工智能挑西瓜，我们是认真的新浪科技综合2020-07-21 11:01:060阅( 二 )
用机器学习判断 ， 准确又高效
通过研究 ， 论文作者发现西瓜成熟度的变化 ， 一般与内部成分（如糖度）和结构（如体积质量变大、内部空心）的变化密切相关 ， 而这些变化也会导致声学特征参数发生变化 ， 因此他认为利用声学无损检测方法 ， 通过不同建模方法与技术 ， 来判断西瓜熟度比较合适 。
而且 ， 对比其他检测方法 ， 比如激光、核磁共振等技术 ， 声学特征检测具有价格低廉、检测效率高、准确度高的优点 。 试验之后 ， 作者得出结论 ， LS-SVM 方法在西瓜成熟度分类建模中表现最佳 ， 预测准确率为 73.6% 。
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图9/14声学检测装置实物图在声学检测装置结构和材料优化基础上 ， 并对敲击信号去噪之后 ， 作者进行了两种试验 ， 分别为成熟度分类试验和空心判定试验 。
试验中选用了麒麟西瓜作为样本 ， 为杭州市余杭区仓前镇吴山前村五组瓜农于温室瓜棚分批次采摘 ， 采摘后便立刻搬至实验室 。
成熟度分类试验中 ， 选用 147 个非空心瓜 ， 随机分为两组：建模集 75 个 ， 预测集 72 个 。
空心判定试验中 ， 选取 190 个样本（包含有空心瓜） ， 随机分为两组 ， 建模集 97 个 ， 预测集 93 个 。
建模集用来建立样本的分类或空心判定模型 ， 预测集用来测试模型的性能 。
试验采用了四种常见有监督机器学习算法和模式识别算法 ， 分别是线性判别分析法（LDA）、K-最小近邻法（KNN）、BP 神经网络技术（ANN）和最小二乘-支持向量机法（LS-SVM） ， 以声学特征对未熟、成熟和过熟三种西瓜进行了分类 ， 此外还对空心瓜进行鉴别 。
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图10/14空心瓜样本中 ， 空心体积位置与形状都有所不同为了消除敲击西瓜声音频谱中峰值分裂所造成的不利影响 ， 作者定义了一阶矩指数 MI1 和二阶矩指数 MI2 ， 因为在西瓜穿刺试验中（判断果肉坚实度）判定这两个参数与西瓜成熟度关联性较高 ， 因此将其作为西瓜成熟度分类的声学特征参数 。
最适配辨瓜算法：LS-SVM
试验结果表明 ， LS-SVM 算法建模集和预测集的准确率分别为 76% 和 73.6% ， 均高于其他三种分类器的分类结果 。
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图11/14三种不同成熟度西瓜的 LS-SVM 分类结果另外 ， 神经网络建模集和预测集准确率分别 73.3% 和 66.6% ， 仅次于 LS-SVM 。
【「新浪科技综合」用人工智能挑西瓜，我们是认真的新浪科技综合2020-07-21 11:01:060阅】作者由此得出结论：LS-SVM 采用了线性方程组对 SVM 的二次规划问题加以简化 ， 分类效率得到大幅度提高 ， 并且引入惩罚因子使结构风险化最小 。 该方法更适用于处理小样本集合不均衡样本集不均衡西瓜样本集的分类；
而 LDA 算法适用于线性分类问题；KNN 算法对不均衡样本集分类时 ， 易使位置样本偏向数量多的样本类 ， 造成分类误差变大；神经网络分类器则存在过拟合、易陷入局部极值的缺点 。
此外 ， 作者还采用了上述四类方法以及能量比经验阈值法 ， 以 MI1、MI2 和能量比 Er为特征参数 ， 对不均衡样本进行空心瓜判别 。
作者采用 Fβ 分数作为分类器的评价指标 ， 其物理含义是通过给予准确率和召回率不同的权重 ， 将二者合并一个分数 ， 综合评判分类器对样本总体和某类样本分类的准确程度 。
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图12/14Fβ 的定义定义公式中 ， TP 为被正确划分为空心瓜的样本数 ， TN 为被正确划分为好瓜的样本数 ， P 为实际的空心瓜样本数 ， N 为实际的好瓜样本数 。 本文中 β = 2 。
这些判别方法中 ， 仍然是 LS-SVM 分类效果最佳 ， 其建模集和预测集的 Fβ分数分别为 88.1% 和 74.7% 。
看来 ， 关于如何挑到最甜的瓜 ， 浙大博士已经帮我们算得清清楚楚了 。
吃瓜 ， 我们是最科学的
上千年的积累之下 ， 西瓜已经越来越成为国人生活中的一部分 。 所谓‘夏天没有吃过西瓜的人 ， 不足以语人生 。 ’
如今网络上出现大批的‘吃瓜群众’ ， 也充分显示了我们对于西瓜的热爱 。 你是不是一个合格的吃瓜群众呢？
“明白了 ， 这就去跟水果摊老板对线~”
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图13/14
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