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基于距离度量学习的棉花品级分类方法研究
被引量:
3
1
作者
张婷
高颖
+4 位作者
王东
吕炎
董军宇
亓琳
陈鹏
《中国棉花》
2018年第8期12-19,共8页
由于人工定级的方法存在如效率低、主观性强等诸多弊端,本文提出了1种经济有效的棉花品级分类方法。使用主成分分析法对数据集进行预处理,从而降低特征向量的维度;使用大边界k近邻算法学习得到1个马氏距离度量矩阵,从而实现对棉花图像...
由于人工定级的方法存在如效率低、主观性强等诸多弊端,本文提出了1种经济有效的棉花品级分类方法。使用主成分分析法对数据集进行预处理,从而降低特征向量的维度;使用大边界k近邻算法学习得到1个马氏距离度量矩阵,从而实现对棉花图像的分析、特征提取等操作,使用距离度量学习、机器学习的技术来模拟人类的视觉感知;训练k近邻分类器,从而实现棉花品级的自动分类。通过试验证明了本文提出的方法可以有效现实棉花品级分类。
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关键词
棉花
品级分类
特征提取
距离度量学习
机器学习
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题名
基于距离度量学习的棉花品级分类方法研究
被引量:
3
1
作者
张婷
高颖
王东
吕炎
董军宇
亓琳
陈鹏
机构
华中师范大学/国家数字化学习工程技术研究中心
中国海洋
大学
信息科学与
工程
学院
山东出入境检验检疫局
出处
《中国棉花》
2018年第8期12-19,共8页
基金
山东省出入境检验检疫局项目--基于深度神经网络的进口棉花品级分类(SK201732)
国家自然科学基金(61501417)
文摘
由于人工定级的方法存在如效率低、主观性强等诸多弊端,本文提出了1种经济有效的棉花品级分类方法。使用主成分分析法对数据集进行预处理,从而降低特征向量的维度;使用大边界k近邻算法学习得到1个马氏距离度量矩阵,从而实现对棉花图像的分析、特征提取等操作,使用距离度量学习、机器学习的技术来模拟人类的视觉感知;训练k近邻分类器,从而实现棉花品级的自动分类。通过试验证明了本文提出的方法可以有效现实棉花品级分类。
关键词
棉花
品级分类
特征提取
距离度量学习
机器学习
分类号
S562.09 [农业科学—作物学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于距离度量学习的棉花品级分类方法研究
张婷
高颖
王东
吕炎
董军宇
亓琳
陈鹏
《中国棉花》
2018
3
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