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? 论文标题：Water Quality Estimation Through Machine Learning Multivariate Analysis
? Arxiv ID：2512.02508v1
? 关键词：water quality, agrifood sector, UV-Vis spectroscopy, Machine Learning, SHAP
? 太长不看版：本研究将紫外-可见光谱与机器学习结合，运用SHAP方法提高水质量参数预测的快速、准确与可解释性，保障水安全和合规。
? 摘要翻译：水质是农业食品行业质量的关键。在农业中，水被用于灌溉施肥、畜牧业以及农业食品加工业。在这个领域的数字化进程中，自动评估水质因此成为一项重要资产。在本工作中，我们介绍了将紫外-可见光谱（UV-Vis）与机器学习相结合，用于水质评估，旨在确保水质安全和符合水法规的要求。此外，我们强调模型可解释性的重要性，通过采用SHapley Additive exPlanations（SHAP）来理解不同波长下的吸光度对预测的贡献。我们的方法展示了快速、准确和可解释地评估关键水质参数的潜力。
? 本帖由AI整理生成，若有错误欢迎朱批！
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#LLM #NLP #AI #大模型 #人工智能 #论文阅读 #LLM翰林院
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? 摘要翻译：水质是农业食品行业质量的关键。在农业中，水被用于灌溉施肥、畜牧业以及农业食品加工业。在这个领域的数字化进程中，自动评估水质因此成为一项重要资产。在本工作中，我们介绍了将紫外-可见光谱（UV-Vis）与机器学习相结合，用于水质评估，旨在确保水质安全和符合水法规的要求。此外，我们强调模型可解释性的重要性，通过采用SHapley Additive exPlanations（SHAP）来理解不同波长下的吸光度对预测的贡献。我们的方法展示了快速、准确和可解释地评估关键水质参数的潜力。
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