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1. 采用400-1000nm、900-1700nm高光譜相機，精準采集瓜類種子光譜數據，捕捉不同品種種子的特征光譜信息；
2. 系統驗證南瓜種子不同品種的光譜曲線特征值，清晰展示不同品種瓜類種子的光譜分析結果，明確品種間光譜差異規律；
3. 結合機器學習、深度學習等前沿技術，對瓜類種子高光譜數據進行訓練擬合，實現高光譜技術無損鑒別南瓜種子品種的實驗與產業化落地，全程參考Q/EX C 0628-2025標準，確保技術合規性。
二、樣品類別及數量
樣本：客戶來樣南瓜種子樣品，共3包，樣品無破損、無霉變、無雜質，保持自然狀態，確保光譜數據真實性。
1. 數據提供
數據交付（合規可復用）每個樣品提供6種格式完整數據文件，滿足化工儀器檢測、科研分析需求：
a、樣本400-1000nm、900-1700nm原始數據（包含 .dat、.hdr格式），完整保留原始采集信息，支持二次分析與模型優化；
b、樣本400-1000nm、900-1700nm反射率數據（包含 .dat、.hdr格式），經標準板校準，可直接用于品種鑒別模型的訓練擬合；
c、樣本400-1000nm、900-1700nm高光譜圖像（.png格式）
d、提供樣品擺放實拍圖（.jpg格式），留存樣品擺放原始狀態，便于數據追溯與異常排查
2. 數據展示
專業分析：通過PCA主成分分析（一種通過線性變換將高維光譜數據投影到低維空間的降維技術，可有效消除特征間冗余信息，保留數據主要特征）
模型評估結果展示：
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