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傳統方法對農產品進行細粒度劃分，確定影響分類效果的關鍵因素，但忽略了農產品的質量特征。對農產品的質量進行科學的分類，能夠更妤地反映農產品在質量方面的變化，還可以顯著提升農產品后續的處理效率。從農產品的質量特征出發，將農產品進行分類，對不同類別的農產品按照不同的方法進行處理，以在保證農產品質量的同時提高農產品的附加值。分類方法與模型參數的選取對于農產品質量分類的準確度尤為重要。傳統攴持向量機SVM對模型參數的選擇具有盲目性，為提高分類的準確度，文中提出一和中將因子分析（ Factor Analsysi，FA）與基于遺傳算法改進的支持向量機（ Genetic AlgorithmSupport vector Machine， GA-SVM）結合的分類模型。實驗結果表明，改進后的SVM能夠快速、有效地判別農產品質量類別，顯著改善農產品質量的分類精度，評估過程較為簡單，可廣泛應用于農產品質量的評估。
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