工业大麻含有许多有趣的物质。大多数人想到的是四氢大麻酚，这种物质具有镇静作用。然而，大麻还含有其他物质--大麻素--可能对人类更有益。
其中之一是CBD，由于其广泛的使用，目前正获得越来越多的关注。例如，人们可能会在化妆品或药品中接触到这种物质，它的抗炎作用和神经保护作用也被强调。然而，种植工业大麻的问题是确定收获的日期，以便最大限度地提高植物的CBD含量。对于种植工业大麻的种植着来说，在估计正确收获日方面的任何误判都会转化为经济损失。尽可能准确的估计将有助于大麻种植者确保其植物的产品具有尽可能高的质量。
目前，他们需要将样品送到专门的实验室。评估过程需要几天时间，在此期间，植物中的物质水平会发生变化。这意味着，当种植者收到检测结果时，他们已经不是最新的了。此外，这个过程对他们来说也是昂贵的。
离子迁移谱解决方案
我们决定使用机器学习来解决我们的项目。我们有工业大麻的样品，我们与MasaTech合作，用离子迁移谱仪进行测量。我们工作的目的是分析和比较这些样本的若干测量结果（系列图谱），并根据这些数据尽可能确定农民何时收获植物的正确时间--在我们的案例中，以最高的CBD价值为准。
在图1中，我们可以看到离子光谱仪的测量结果在笛卡尔系统的轴上显示。在图2中，我们也可以看到测量结果的差异，用热图表示。在这两个数字中，它是第一个和最后一个收集的样本的比较。我们提出了一种从数据中识别CBD值的方法，在此基础上，我们在预处理后进行了训练，并通过交叉验证评估了我们在解决方案中选择使用的回归模型。
我们试图反复完善这些，并减少其错误率。最成功的回归模型能够正确预测收获日，平均误差约为1.25天，并被部署在网站上，这也是我们作为团队项目的一部分进行的工作。
更好地获取测量结果
除了创建机器学习模型外，我们还考虑了普通种植着如何评估他的测量值。我们创建了一个网站，可以在我们的账户内记录和处理测量结果。需要为测量记录一个输入文件，其中包含光谱仪的测量结果和基本测量数据。
web界面将发送一个文件来评估模型，并确保处理结果。然后，种植着可以查看模型结果——距离理想收集日的剩余天数。此外，还提供了光谱仪结果。在显示下图所示的测量细节后，应提供对该信息的访问。该系统还允许管理种植着田地列表，或添加其自己的品种。
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