【摘 要】
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以新疆绿色无核葡萄干为研究对象，提取颜色、形状等特征值建立稀疏表示数据字典，采用弱匹配追踪算法求得稀疏解，计算每个测试样本在数据字典上的投影，将具有最小残差的等级作为测
【机 构】
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攀枝花学院数学与计算机学院,西北农林科技大学机械与电子工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(编号:31501228)
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以新疆绿色无核葡萄干为研究对象，提取颜色、形状等特征值建立稀疏表示数据字典，采用弱匹配追踪算法求得稀疏解，计算每个测试样本在数据字典上的投影，将具有最小残差的等级作为测试样本的级别，并与BP人工神经网络、支持向量机（SVM）识别结果进行比较分析。结果表明，提出的分级方法平均识别率达到96.7%，具有较好的识别率和鲁棒性。这为葡萄干等级识别提供了一种新的有效方法。
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