博士生教你用機器學習挑西瓜!130 頁論文讀完就能選到好瓜嗎?

 

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今(2019)年夏天的氣溫又再度迎來高峰,除了冷氣,西瓜也是理想的消暑聖品之一,但其挑選的過程卻相當不簡單。針對這個問題,近期有一篇由中國浙江大學博士生所發表的研究論文指出,透過聲學檢測,可以將辨識精準度提升超過七成。

不用再辛苦敲瓜,博士生研發「聲學無損檢測技術」

該名博士生毛建華用將近 130 頁的論文解釋,傳統方法透過敲擊西瓜表皮,依發出的聲響來判斷成熟與否,但這個方式相當依賴檢測人士的經驗和判斷,同時也難以大量檢測,雖然另外也有觀察西瓜紋理的方法,但其精準度卻不盡理想。

為了彌補傳統檢測的不足,毛建華改良了既存的聲學檢測儀器,對 190 個西瓜實施了敲擊聲的分析和建模,並分別進行「成熟度分類試驗」和「空心判定試驗」,試圖找出準確度最高的計算方式,最終在四種常見的模式演算法中,找出 LS-SVM 法效果最佳,其預測準確率高達 73.6%。

除了精準的好處以外,在現今眾多農產品的無損檢測法當中,聲學檢測所需的時間較短,檢驗的成本也偏低,可以說是相當理想的方法。

不只造福愛瓜人士,還有望幫助出口

對於農業出口而言,內部的品質檢測是相當重要的環節,若能夠降低成本、提高準確率和效率,就有機會將農產品商品化和擴大出口。而這篇論文研究的成功,或許在暗示聲學檢測技術會是將來可以指望的研究方向。

參考資料來源:

1.《大數據文摘》:〈甜过初恋!浙大博士用 200 个西瓜 130 页论文,教你用机器学习科学挑瓜
2.《超神經》:〈 浙大博士 130 页论文,教你用人工智能挑西瓜
3.《浙江 24 小時》:〈 最懂真相的吃瓜群众!浙大博士 130 页论文,喊你用人工智能挑西瓜

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