本数据集涵盖不同生长阶段枣树的表现，包括但不限于果实大小、叶片光合效率及生物量分布等关键指标，为科研人员提供详实的研究资料。
世界各地种植了大量种类各异的水果。决定一种水果类型的因素主要是其外观特征，包括颜色、长度、直径以及形状。然而，依靠这些外部特征来识别不同种类的果实可能需要专业知识，并且这一过程既耗时又费力。
本研究旨在利用机器学习方法对枣类进行分类，具体涉及Barhee, Deglet Nour, Sukkary, Rotab Mozafati, Ruthana, Safawi和Sagai这七种不同的类型。为此目的，我们通过计算机视觉系统采集了7种不同类型的枣果图像共计898张，并使用图像处理技术从这些图片中提取出包括形态特征、形状及颜色在内的34个关键特征。
在研究过程中，首先尝试利用逻辑回归(LR)和人工神经网络(ANN)这两种机器学习方法建立模型。经过评估后发现，这两种方法的分类准确率分别为91.0% 和 92.2%。进一步地，我们结合了上述两种方法建立了堆叠模型（stacking model），从而将整体性能提升至92.8%，证明了机器学习技术在枣类水果识别中的有效性与实用性。
5星
