【摘 要】
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茶作为世界最受欢迎的三大饮料之一,不仅能够提神醒脑,而且还有帮助消化和降低血压等作用。随着人们对茶叶品质要求的日益提高,需要对不同品种的茶叶实现准确的鉴别分析以防
【机 构】
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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,江苏大学科技信息研究所,滁州职业技术学院信息工程系,江苏大学食品与生物工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31471413);江苏高校优势学科建设工程项目PAPD;安徽省教育厅高校自然科学研究重点项目(KJ2019A1129)资助
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茶作为世界最受欢迎的三大饮料之一,不仅能够提神醒脑,而且还有帮助消化和降低血压等作用。随着人们对茶叶品质要求的日益提高,需要对不同品种的茶叶实现准确的鉴别分析以防止茶叶市场里茶叶品牌名不副实和以次充好等现象的发生。为实现对茶叶快速精准的鉴别分析,设计了一种综合采用傅里叶近红外光谱和新的模糊极大熵聚类(FEC)分析算法的茶叶品种鉴别系统。传统模糊极大熵聚类分析在聚类含噪声数据时,聚类结果往往容易出现错误,即FEC对噪声数据敏感。为解决这个问题,在FEC分析算法的基础上引入可能C均值聚类分析(PCM),提出了
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