本文關(guān)鍵詞：基于無(wú)監(jiān)督可能模糊學(xué)習(xí)矢量量化的近紅外光譜生菜品種鑒別研究

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【摘要】：為解決模糊學(xué)習(xí)矢量量化(FLVQ)對(duì)噪聲數(shù)據(jù)敏感問(wèn)題,在無(wú)監(jiān)督可能模糊聚類(UPFC)基礎(chǔ)上提出一種無(wú)監(jiān)督可能模糊學(xué)習(xí)矢量量化(UPFLVQ)算法。UPFLVQ用UPFC的隸屬度和典型值來(lái)更新學(xué)習(xí)矢量量化網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速率,計(jì)算類中心矢量。UPFLVQ屬于無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法,適用于無(wú)學(xué)習(xí)樣本情況下的樣本分類。研究了UPFLVQ用于近紅外光譜生菜品種鑒別的可行性。采用FieldSpec@3型便攜式光譜分析儀獲取波長(zhǎng)范圍為350~2 500nm的三種生菜樣本的短波近紅外光譜和長(zhǎng)波近紅外光譜,然后采用主成分分析(PCA)進(jìn)行近紅外光譜的維數(shù)壓縮,取前三個(gè)主成分,累計(jì)可信度達(dá)97.50%,將2151維的近紅外光譜壓縮為三維數(shù)據(jù)。再運(yùn)行模糊C-均值聚類(FCM)至迭代終止,并以FCM的類中心作為UPFLVQ的初始聚類中心,最后運(yùn)行UPFLVQ得到隸屬度和典型值以實(shí)現(xiàn)近紅外光譜的生菜品種鑒別。同時(shí),運(yùn)行UPFC進(jìn)行近紅外光譜的生菜品種鑒別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:UPFLVQ和近紅外光譜技術(shù)相結(jié)合的模型具有檢測(cè)速度快,鑒別準(zhǔn)確率高,對(duì)生菜不造成損壞等優(yōu)點(diǎn),可實(shí)現(xiàn)不同品種生菜的鑒別。UPFLVQ是將UPFC和FLVQ相結(jié)合的聚類算法,利用UPFLVQ建立近紅外光譜的生菜品種鑒別模型時(shí)無(wú)需學(xué)習(xí)樣本,適用于線性可分的數(shù)據(jù)聚類,為快速和無(wú)損地鑒別生菜品種提供了一種新的方法。
【作者單位】： 江蘇大學(xué)電氣信息工程學(xué)院;江蘇大學(xué)機(jī)械工業(yè)設(shè)施農(nóng)業(yè)測(cè)控技術(shù)與裝備重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;江蘇大學(xué)京江學(xué)院;滁州職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系;
【關(guān)鍵詞】： 近紅外光譜 生菜 品種鑒別 無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31101082) 江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目PAPD(蘇政辦發(fā)2011-6) 江蘇省高等學(xué)校大學(xué)生實(shí)踐創(chuàng)新訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目(201413986008Y)資助
【分類號(hào)】：S636.2;O657.33
【正文快照】： 1.江蘇大學(xué)電氣信息工程學(xué)院,江蘇鎮(zhèn)江2120132.江蘇大學(xué)機(jī)械工業(yè)設(shè)施農(nóng)業(yè)測(cè)控技術(shù)與裝備重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇鎮(zhèn)江2120133.江蘇大學(xué)京江學(xué)院,江蘇鎮(zhèn)江2120134.滁州職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系,安徽滁州239000引言生菜是人們經(jīng)常食用的主要蔬菜之一,它營(yíng)養(yǎng)價(jià)值高,含有膳食纖維,蛋白質(zhì),維

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