数据集概述
本数据集包含大麦、玉米和小麦三种谷物的近红外光谱数据，以及对应的参考蛋白和水分含量测量值。数据由不同年份、不同国家使用不同Perten光谱仪采集，为谷物成分检测研究提供基础数据支持。
文件详解
- 压缩包文件:
- sensAIfood_Perten.zip: 压缩包格式，包含数据集的所有文件。
- 谷物光谱数据文件:
- Barley_sensAIfood_Perten.csv: CSV格式，包含150个大麦样本的950-1650近红外光谱数据、蛋白和水分含量。
- Corn_sensAIfood_Perten.csv: CSV格式，包含150个玉米样本的950-1650近红外光谱数据、蛋白和水分含量。
- Wheat_sensAIfood_Perten.csv: CSV格式，包含150个小麦样本的950-1650近红外光谱数据、蛋白和水分含量。
- 元数据与脚本文件:
- _metadata.xlsx: Excel格式，包含数据集的元数据信息。
- Python示例导入脚本: 用于导入数据集的Python脚本文件。
数据来源
Dr. Martin Lagerholm（Perten）
适用场景
- 农业科学研究: 分析不同谷物的近红外光谱特征与蛋白、水分含量的关联。
- 食品检测技术开发: 基于近红外光谱数据建立谷物成分快速检测模型。
- 光谱仪器性能评估: 研究不同Perten光谱仪采集数据的一致性与差异。
- 机器学习建模: 用于开发和验证近红外光谱定量分析算法。
