本文關(guān)鍵詞：基于無監(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)對噪聲數(shù)據(jù)敏感問題,在無監(jiān)督可能模糊聚類(UPFC)基礎(chǔ)上提出一種無監(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更新學(xué)習(xí)矢量量化網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速率,計算類中心矢量。UPFLVQ屬于無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)算法,適用于無學(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范圍為350~2 500nm的三種生菜樣本的短波近紅外光譜和長波近紅外光譜,然后采用主成分分析(PCA)進行近紅外光譜的維數(shù)壓縮,取前三個主成分,累計可信度達97.50%,將2151維的近紅外光譜壓縮為三維數(shù)據(jù)。再運行模糊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,最后運行UPFLVQ得到隸屬度和典型值以實現(xiàn)近紅外光譜的生菜品種鑒別。同時,運行UPFC進行近紅外光譜的生菜品種鑒別。實驗結(jié)果表明:UPFLVQ和近紅外光譜技術(shù)相結(jié)合的模型具有檢測速度快,鑒別準確率高,對生菜不造成損壞等優(yōu)點,可實現(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無需學(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)機械工業(yè)設(shè)施農(nóng)業(yè)測控技術(shù)與裝備重點實驗室;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 無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(31101082) 江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程資助項目PAPD(蘇政辦發(fā)2011-6) 江蘇省高等學(xué)校大學(xué)生實踐創(chuàng)新訓(xùn)練計劃項目(201413986008Y)資助
【分類號】：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)機械工業(yè)設(shè)施農(nóng)業(yè)測控技術(shù)與裝備重點實驗室,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,它營養(yǎng)價值高,含有膳食纖維,蛋白質(zhì),維

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4 記者 謝開飛　通訊員 陳志群 李斯;我菌種DNA指紋研究國際領(lǐng)先[N];科技日報;2009年

本文編號：964880