【摘 要】
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探索利用高光谱成像技术识别马铃薯外部损伤的方法.对外部冻伤、机械损伤、摔伤和正常4类共162个马铃薯样本进行高光谱成像试验,对试验得到的原始数据进行主成分分析以实现数
【机 构】
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宁夏大学物理电气信息学院,中国移动通信集团宁夏有限公司
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探索利用高光谱成像技术识别马铃薯外部损伤的方法.对外部冻伤、机械损伤、摔伤和正常4类共162个马铃薯样本进行高光谱成像试验,对试验得到的原始数据进行主成分分析以实现数据降维,从降维后的特征图像中提取均值、标准差、平滑度、三阶矩、一致性、熵6个描绘子组成特征向量,把特征向量分别输入贝叶斯分类器、BP神经网络和SVM神经网络3个模型进行识别,结果贝叶斯分类器模型对冻伤和机械损伤两类马铃薯相互误判严重,BP神经网络模型对机械损伤类马铃薯识别率低,而SVM神经网络模型较前两个模型的识别率有明显提高,是最为适合的马
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