【摘 要】
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茶叶傅里叶近红外光谱(FTNIR)中含有茶叶的有机物化学成分信息,不同品种茶叶的化学成分和含量都有差异,所以利用傅里叶近红外光谱进行茶叶品种分类是可行的。由于茶叶近红外
【机 构】
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滁州职业技术学院信息工程系,江苏大学电气信息工程学院,江苏大学机械工业设施农业测控技术与装备重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31471413);安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2019A1129);安徽省质量工程项目(2016ckjh137);滁州职业技术学院科研规划项目(YJZ-2018-19);安徽高校自然科学研究重大项目(KJ2018ZD064)资助
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茶叶傅里叶近红外光谱(FTNIR)中含有茶叶的有机物化学成分信息,不同品种茶叶的化学成分和含量都有差异,所以利用傅里叶近红外光谱进行茶叶品种分类是可行的。由于茶叶近红外光谱数据具有维数高,有波峰和波谷,光谱重叠交错等特点,所以准确分类光谱数据存在困难。为此,提出一种可能模糊鉴别C均值聚类(PFDCM)算法,将模糊线性判别分析(FLDA)引入到可能模糊C均值聚类(PFCM)算法中,在模糊聚类过程中FLDA可提取茶叶近红外光谱的鉴别信息和进行数据空间的转换。PFDCM在对茶叶光谱进行模糊聚类后得到的模糊隶属度
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