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传统方法对农产品进行细粒度划分，确定影响分类效果的关键因素，但忽略了农产品的质量特征。对农产品的质量进行科学的分类，能够更妤地反映农产品在质量方面的变化，还可以显著提升农产品后续的处理效率。从农产品的质量特征出发，将农产品进行分类，对不同类别的农产品按照不同的方法进行处理，以在保证农产品质量的同时提高农产品的附加值。分类方法与模型参数的选取对于农产品质量分类的准确度尤为重要。传统攴持向量机SVM对模型参数的选择具有盲目性，为提高分类的准确度，文中提出一和中将因子分析（ Factor Analsysi，FA）与基于遗传算法改进的支持向量机（ Genetic AlgorithmSupport vector Machine， GA-SVM）结合的分类模型。实验结果表明，改进后的SVM能够快速、有效地判别农产品质量类别，显著改善农产品质量的分类精度，评估过程较为简单，可广泛应用于农产品质量的评估。
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