【摘要】：為了探索一種不依賴人的感官評定而識別柑橘品種的新方法,提出了一種基于機器嗅覺的柑橘品種分類識別方法。使用PEN3電子鼻對外形相似但品種不同的柑橘水果進行無損氣味采集,通過局部切空間排列算法(local tangent space alignment,LTSA)對高維水果氣味數(shù)據(jù)進行降維處理,再運用線性判別分析方法(linear discriminant analysis,LDA)對降維后的數(shù)據(jù)進行判別分析,最終達到對不同品種柑橘水果分類識別的目的。實驗結(jié)果表明,采用LTSA+LDA的方法能夠?qū)Ω涕倨贩N進行有效識別,對皇帝柑、臍橙和砂糖桔的識別率分別是91.1%、93.3%和91.1%,總體識別率為91.8%,該方法在柑橘品種識別方面具有良好的應用前景。
[Abstract]:In order to explore a new method to recognize citrus varieties without human sensory evaluation, a method of citrus variety classification based on machine smell was proposed. The PEN3 electronic nose was used to collect the odour of citrus fruits with similar appearance but different varieties, and the local cutting space arrangement algorithm (local tangent space alignmentltsa was used to reduce the dimension of the odour data of high-dimensional fruits. The method of linear discriminant analysis (linear discriminant analysis) was used to analyze the dimensionality reduction data, and finally the classification and recognition of different citrus fruits were achieved. The experimental results show that the LTSA LDA method can be used to identify citrus varieties effectively. The recognition rates of navel orange and sugar orange were 91.3% and 91.1%, respectively, and the overall recognition rate was 91.8%.
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61571140) 廣東省科技計劃項目(2016B030303011) 廣東省教育廳儀器重點培育項目(15ZK0130) 廣州市科技計劃項目(201607010247)~~
【分類號】：S666;TP212.9

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