数据集概述
本数据集包含M.Lauwers博士论文第三章的相关数据与脚本，主题为基于传感器的蔬菜加工用茄科和莎草科杂草检测。数据涵盖正则化逻辑回归系数、分光光度计数据、随机森林脚本等14个文件，用于支持杂草检测算法的研究与实现。
文件详解
- 数据文件（.xlsx格式，共8个）
- 文件名称示例：Coefficients_bean_I.xlsx、Spectrophotometer_toxicweeds_2019.xlsx、Top_COTSfilters_IV.xlsx、Spectrophotometer_potato_2019.xlsx、COTS_filters.xlsx、allCOTSfilters_IV.xlsx
- 内容说明：包含正则化逻辑回归系数、2019年马铃薯/有毒杂草分光光度计数据、COTS滤波器相关数据等
- 代码文件（.py格式，共6个）
- 文件名称示例：RF_I.py、confusionmatrices_topCotsfilters_IV.py、RLR_I.py、Functions.py、RLR_RF_II.py
- 内容说明：包含随机森林（RF）、正则化逻辑回归（RLR）算法脚本、混淆矩阵计算脚本、功能函数脚本等
数据来源
M.Lauwers博士论文《Sensor-based detection of solanaceous and cyperaceous weeds in vegetables for processing》第三章
适用场景
- 农业杂草识别研究：用于基于传感器的茄科和莎草科杂草检测算法开发与验证
- 机器学习模型优化：通过正则化逻辑回归、随机森林等算法脚本，研究杂草检测模型的性能提升
- 光谱数据分析：利用分光光度计数据，分析不同杂草的光谱特征与识别规律
- 农业自动化应用：为蔬菜加工过程中的杂草自动检测系统提供数据支持与算法参考
