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一种自适应聚类的生菜品种鉴别方法
成果名称: | 一种自适应聚类的生菜品种鉴别方法 | 关键字: | 生菜 , 聚类 , 光谱 , fcm , 模糊 , 样本 , 隶属 , 品种 , 迭代 , 均值 | 应用行业: | 农业 |
高新技术领域: | 先进制造技术 | 所在地: | 江苏省 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | CN201910321709.4 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内先进 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 高端装备制造 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 江苏大学 | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 专利许可 | 交易价格(万): | 2.00 | 所属十强产业: |
本发明公开了一种自适应聚类的生菜品种鉴别方法,包括:步骤1、生菜样本光谱的采集:用光谱仪采集不同品种的生菜样本,获取生菜样本的漫反射光谱;步骤2、光谱的降维处理:采用主成分分析方法(PCA)将生菜样本光谱的维数降低;步骤3、进行生菜光谱的模糊C均值聚类,得到模糊隶属度以及聚类中心;步骤4、计算自适应聚类方法的参数λ;步骤5、采用自适应聚类方法进行生菜品种的鉴别。本发明采用无损检测技术,无需学习样本,具有检测速度快,鉴别准确率高等优点,可对多个品种的生菜进行准确鉴别。特别是在聚类包含噪声数据的生菜光谱数据方面优于模糊C均值聚类,在聚类性能上要优于现有的模糊C均值聚类。
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