基于正交线性判别分析和电子鼻技术的食醋分类 被引量：6

1

作者 武斌 王大智 +4 位作者 嵇港 黄大鹏 武小红 陈开兵 贾红雯 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期263-268,共6页

为了实现食醋品种的准确分类,探索应用电子鼻技术和两种特征提取方法进行食醋的检测和分类。先用自制电子鼻系统检测5个品种食醋的电子鼻信号,接着用标准正态变量变换进行数据预处理,然后分别用主成分分析(principal component analysis... 为了实现食醋品种的准确分类,探索应用电子鼻技术和两种特征提取方法进行食醋的检测和分类。先用自制电子鼻系统检测5个品种食醋的电子鼻信号,接着用标准正态变量变换进行数据预处理,然后分别用主成分分析(principal component analysis,PCA)+线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)和正交线性判别分析(orthogonal linear discriminant analysis,OLDA)对食醋电子鼻信号进行降维与特征提取,最后用最近邻分类器进行分类。实验表明,PCA+LDA的分类准确率最高达到90.32%,而OLDA的分类准确率最高达到91.52%。另外,PCA+LDA需要2次特征提取而OLDA只要1次。因此,OLDA在特征提取方面要优于PCA+LDA,基于OLDA和电子鼻技术的食醋品种分类方法是切实可行的。 展开更多

关键词 食醋 电子鼻 标准正态变量变换 正交线性判别分析 线性判别分析

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近红外光谱结合模糊非相关QR分析的生菜储藏时间辨别

2

作者 胡彩平 傅兆民 +2 位作者 许鸿嘉 武斌 孙俊 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期2268-2272,共5页

生菜是人们经常食用的蔬菜之一,生菜的储藏时间是影响生菜新鲜程度的重要因素。所以研究一种简单、快速、非破坏性的生菜储藏时间的鉴别方法是非常必要的。近红外光谱(NIR)分析能快速和准确的获取生菜的近红外光谱,从而实现无损鉴别生... 生菜是人们经常食用的蔬菜之一,生菜的储藏时间是影响生菜新鲜程度的重要因素。所以研究一种简单、快速、非破坏性的生菜储藏时间的鉴别方法是非常必要的。近红外光谱(NIR)分析能快速和准确的获取生菜的近红外光谱,从而实现无损鉴别生菜储藏时间。但是生菜的NIR数据中存在噪声信号和冗余信号,为了消除光谱的噪声信号并提取特征信息,提出了一种基于模糊非相关QR分析(FUQRA)的近红外光谱生菜储藏时间鉴别新方法。首先,需要降低原始NIR数据的维数,通过使用主成分分析(PCA)将包含1557个维度的光谱数据降至包含22个维度。然后通过模糊非相关判别转换(FUDT)计算出特征向量,利用特征向量建立鉴别向量矩阵,并进行QR分解,得到最终的鉴别向量矩阵。最后以60个新鲜生菜样本为研究样本,使用K近邻(KNN)方法进行分类,用AntarisⅡ型NIR光谱仪对生菜样品进行近红外光谱检测和数据收集。实验过程中每隔12小时对每个样本进行3次重复检测,将这些数据取平均值作为实验数据。随后利用多元散射校正(MSC)减少近红外光谱中的噪声信号。为了验证所提出方法的有效性,分别将主成分分析(PCA)结合KNN、主成分分析和模糊线性判别分析(FLDA)结合KNN、主成分分析和模糊非相关判别转换(FUDT)结合KNN以及主成分分析和模糊非相关QR分析(FUQRA)结合KNN四种算法分析结果进行比较。将权重指数m的不同取值产生的分类准确率进行比较,选出最合适的权重指数和KNN的参数K:m=2,K=3。最终得到的分类准确率分别为43.33%、96.67%、96.67%和98.33%。可以看出,相比其他三个算法,模糊非相关QR分析可以更好地实现对生菜储藏时间的鉴别。 展开更多

关键词 近红外光谱 模糊线性判别分析 模糊非相关判别转换 模糊非相关QR分析 生菜

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模糊K-Harmonic-Kohonen网络的FTIR光谱数据聚类分析 被引量：7

3

作者 陈勇 郭云柱 +3 位作者 王威 武小红 贾红雯 武斌 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期268-272,共5页

食品的品种不同则其含有营养成分和功效存在差异,得到的傅里叶变换红外光谱也存在差异。为了准确的实现品种分类,设计了一种将傅里叶变换红外光谱与模糊聚类分析方法相结合的品种鉴别方法。在模糊Kohonen聚类网络(FKCN)基础上将模糊K调... 食品的品种不同则其含有营养成分和功效存在差异,得到的傅里叶变换红外光谱也存在差异。为了准确的实现品种分类,设计了一种将傅里叶变换红外光谱与模糊聚类分析方法相结合的品种鉴别方法。在模糊Kohonen聚类网络(FKCN)基础上将模糊K调和聚类(FKHM)引入到Kohonen聚类网络的学习速率和更新策略中,提出了模糊K-Harmonic-Kohonen网络(FKHKCN)算法。FKHKCN利用模糊C均值(FCM)聚类的模糊隶属度计算其学习速率,以FKHM的聚类中心为基础通过推导计算得到FKHKCN的聚类中心,可以解决模糊Kohonen聚类网络方法对于初始类中心敏感而导致聚类结果不稳定的问题。FKHKCN作为一种模糊聚类算法,可实现傅里叶变换红外光谱数据的聚类分析。采用三种数据集:(1)采集产自四川的三种茶叶(优质和劣质的乐山竹叶青以及峨眉山毛峰)作为实验样本,样本总数为96。(2)两个品种(robusta和arabica)的咖啡样本。(3)三个品种(鸡肉、猪肉和火鸡)的肉类样本。首先对三个光谱数据集进行预处理,利用多元散射校正降低茶叶样本原始光谱数据集的散射影响,使用Savitzky-Golay减少噪声对肉类和咖啡这两个光谱数据集的影响。再利用主成分分析将高维的三种光谱数据集压缩至低维。然后采用线性判别分析进行特征提取,将光谱数据投影到求得的鉴别向量上。最后分别采用FCM,FKCN和FKHKCN对茶叶、肉类和咖啡进行判别。最终结果如下:FCM,FKCN和FKHKCN对茶叶品种的聚类准确率分别为90.91%,90.91%和93.94%;对肉类品种的聚类准确率分别为90.83%,0.00%和92.50%;对咖啡品种的聚类准确率分别为89.17%,89.17%和90.83%。以上实验结果表明:采用傅里叶红外光谱技术结合主成分分析、线性判别分析和FKHKCN的方法能够较有效地对食品的品种进行鉴别,且鉴别准确率比FCM和FKCN更高,聚类结果更稳定。 展开更多

关键词 傅里叶变换红外光谱 模糊K调和均值聚类 多元散射校正 模糊KOHONEN聚类网络 聚类分析

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模糊非相关鉴别C均值聚类的茶叶傅里叶红外光谱分类 被引量：4

4

作者 武小红 翟艳丽 +2 位作者 武斌 孙俊 戴春霞 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期1719-1723,共5页

茶是一种让人喜爱的健康饮品,不同品种的茶叶其功效和作用是不相同的。研究出一种可靠、简单易行、分类速度快的茶叶品种鉴别方法具有重要的意义。在模糊非相关判别转换(FUDT)算法和模糊C均值聚类(FCM)算法的基础上提出了一种模糊非相... 茶是一种让人喜爱的健康饮品,不同品种的茶叶其功效和作用是不相同的。研究出一种可靠、简单易行、分类速度快的茶叶品种鉴别方法具有重要的意义。在模糊非相关判别转换(FUDT)算法和模糊C均值聚类(FCM)算法的基础上提出了一种模糊非相关鉴别C均值聚类(FUDCM)算法。FUDCM可以在聚类过程中动态提取光谱数据的模糊非相关鉴别信息。用FTIR-7600型傅里叶红外光谱分析仪分别采集优质乐山竹叶青、劣质乐山竹叶青和峨眉山毛峰三种茶叶的傅里叶中红外光谱,波数范围为4 001.569~401.121 1cm^(-1)。先用多元散射校正(MSC)进行光谱预处理,然后用主成分分析法(PCA)将光谱数据降维到20维,再利用线性判别分析(LDA)提取光谱数据中的鉴别信息。最后分别运行FCM和FUDCM进行茶叶品种鉴别。实验结果表明:当权重指数m=2时,FCM的聚类准确率为63.64%,FUDCM的聚类准确率为83.33%;FCM经过67次迭代计算实现了收敛,而FUDCM仅需17次迭代计算就可以实现收敛。用傅里叶红外光谱技术结合主成分分析、线性判别分析和FUDCM的方法能快速、有效地实现茶叶品种的鉴别分析,且鉴别准确率比FCM更高。 展开更多

关键词 红外光谱 茶叶 主成分分析 模糊非相关判别转换 模糊C均值聚类

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苹果近红外光谱的特征提取和分类研究 被引量：8

5

作者 卜锡滨 武斌 贾红雯 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第2期170-173,193,共5页

采用近红外光谱分析法对不同种类的苹果样品进行分类,提出一种基于非相关判别转换的苹果近红外光谱定性分析新方法。实验分别采用主成分分析、Fisher判别分析和非相关判别转换三种方法对苹果光谱数据进行特征提取,并使用K-近邻分类算法... 采用近红外光谱分析法对不同种类的苹果样品进行分类,提出一种基于非相关判别转换的苹果近红外光谱定性分析新方法。实验分别采用主成分分析、Fisher判别分析和非相关判别转换三种方法对苹果光谱数据进行特征提取,并使用K-近邻分类算法建立三种苹果分类识别模型,最后使用"留一"交叉验证法进行模型检验。结果表明,使用非相关判别转换方法建立的模型正确识别率优于使用主成分分析和Fisher判别分析建立的模型。 展开更多

关键词 近红外光谱 主成分分析 FISHER判别分析 非相关判别转换 特征提取

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可能模糊鉴别C均值聚类的茶叶FTNIR分类研究 被引量：3

6

作者 武斌 傅海军 +2 位作者 武小红 陈勇 贾红雯 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期512-516,共5页

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... 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和典型值可实现茶叶近红外光谱的准确聚类,具有聚类速度快,准确率高等优点。由于PFDCM的典型值没有隶属度之和为1的约束条件,因而PFDCM在聚类含噪声的光谱数据方面优于模糊C均值聚类(FCM)。采集岳西翠兰,六安瓜片,施集毛峰和黄山毛峰四种茶叶共260个样本,采用AntarisⅡ型傅里叶近红外光谱仪采集茶叶的傅里叶近红外光谱。光谱波数范围为10000~4000 cm-1,实验所得近红外光谱为1557维的高维数据。首先,将光谱数据用多元散射校正(MSC)进行预处理以减少光谱散射和噪声影响和增加信噪比;其次,用主成分分析法(PCA)降低光谱数据空间的维数,经过PCA处理后光谱数据维数为7;然后,用线性判别分析(LDA)提取光谱数据中的鉴别信息并将光谱数据空间的维数进一步降低到3维;最后,分别用FCM,可能模糊C均值聚类(PFCM)和PFDCM进行数据的聚类分析,实现茶叶品种的准确分类。实验结果:权重指数m=2.0,η=2.0,FCM,PFCM和PFDCM聚类算法的聚类准确率分别为93.60%,93.02%和98.84%;FCM收敛时共迭代25次,而PFCM和PFDCM收敛时分别迭代8次和23次;模糊聚类收敛所消耗的时间,FCM最少,而PFDCM最多。FTNIR技术结合MSC,PCA,LDA和PFDCM提供了一种实现茶叶品种准确鉴别的分类模型。 展开更多

关键词 茶叶 近红外光谱 主成分分析 鉴别信息提取 模糊聚类

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基于无监督可能模糊学习矢量量化的近红外光谱生菜品种鉴别研究 被引量：4

7

作者 武小红 蔡培强 +2 位作者 武斌 孙俊 嵇港 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期711-715,共5页

为解决模糊学习矢量量化（FLVQ）对噪声数据敏感问题,在无监督可能模糊聚类（UPFC）基础上提出一种无监督可能模糊学习矢量量化（UPFLVQ）算法。UPFLVQ用UPFC的隶属度和典型值来更新学习矢量量化网络的学习速率,计算类中心矢量。UPFLVQ... 为解决模糊学习矢量量化（FLVQ）对噪声数据敏感问题,在无监督可能模糊聚类（UPFC）基础上提出一种无监督可能模糊学习矢量量化（UPFLVQ）算法。UPFLVQ用UPFC的隶属度和典型值来更新学习矢量量化网络的学习速率,计算类中心矢量。UPFLVQ属于无监督机器学习算法,适用于无学习样本情况下的样本分类。研究了UPFLVQ用于近红外光谱生菜品种鉴别的可行性。采用FieldSpec@3型便携式光谱分析仪获取波长范围为350~2 500nm的三种生菜样本的短波近红外光谱和长波近红外光谱,然后采用主成分分析（PCA）进行近红外光谱的维数压缩,取前三个主成分,累计可信度达97.50%,将2151维的近红外光谱压缩为三维数据。再运行模糊C-均值聚类（FCM）至迭代终止,并以FCM的类中心作为UPFLVQ的初始聚类中心,最后运行UPFLVQ得到隶属度和典型值以实现近红外光谱的生菜品种鉴别。同时,运行UPFC进行近红外光谱的生菜品种鉴别。实验结果表明：UPFLVQ和近红外光谱技术相结合的模型具有检测速度快,鉴别准确率高,对生菜不造成损坏等优点,可实现不同品种生菜的鉴别。UPFLVQ是将UPFC和FLVQ相结合的聚类算法,利用UPFLVQ建立近红外光谱的生菜品种鉴别模型时无需学习样本,适用于线性可分的数据聚类,为快速和无损地鉴别生菜品种提供了一种新的方法。 展开更多

关键词 近红外光谱 生菜 品种鉴别 无监督机器学习

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茶叶傅里叶近红外光谱的混合模糊极大熵聚类分析 被引量：3

8

作者 傅海军 周树斌 +3 位作者 武小红 武斌 孙俊 戴春霞 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期3465-3469,共5页

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... 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),提出了一种混合模糊极大熵聚类(MFEC)分析算法。MFEC可通过迭代计算得到模糊隶属度值,能实现对含噪声的茶叶傅里叶近红外光谱数据的准确聚类分析。首先,使用傅里叶近红外光谱仪(AntarisⅡ型)采集岳西翠兰、六安瓜片、施集毛峰三种安徽茶叶的傅里叶近红外光谱数据,光谱波数范围为10 000~4 000cm^-1。其次,对采集到的光谱数据使用多元散射校正(MSC)进行预处理,预处理后先用主成分分析(PCA)将光谱数据维数降至10维,然后再用线性判别分析(LDA)对降维后的近红外光谱数据进行特征提取。最后,通过混合模糊极大熵聚类分析和传统的模糊极大熵聚类分析对三种茶叶的光谱数据进行聚类分析,并对两种聚类分析算法得到的聚类准确率、收敛速度等进行对比分析。实验结果表明:混合模糊极大熵聚类(MFEC)分析算法与传统的模糊极大熵聚类(FEC)分析算法相比较,在相同的权重指数m下MFEC具有更高的聚类准确率。在m=2条件下,MFEC的聚类准确率达到了100%,而传统的模糊极大熵聚类在相同条件下聚类准确率仅为37.98%。MFEC收敛过程中仅需迭代10次即可达到收敛,而FEC需要迭代100次,因此MFEC可以更高效的进行模糊聚类分析,MFEC相比于FEC聚类性能具有明显的优越性。通过傅里叶近红外光谱技术,混合模糊极大熵聚类分析结合PCA与LDA算法构建的茶叶品种鉴别系统能够高效快速的完成对岳西翠兰、六安瓜片、施集毛峰三种茶叶的准确分类,为茶叶检测领域提供了一种创新的方法与设计思路,具有一定的理论价值和良好的市场应用前景。 展开更多

关键词 近红外光谱 茶叶 主成分分析 线性判别分析 模糊极大熵聚类分析

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一种新的边折叠网格模型简化算法 被引量：9

9

作者 王继东 张芸 杨斌 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第1期195-198,共4页

在边折叠简化方法的基础上,提出一种用体积变化的平方作为误差度量的三角网格简化算法。算法中引入三角形法向约束因子的概念,并把它嵌入到边折叠误差矩阵中;能够自适应地分配简化网格的疏密,保持更多的模型几何特征。实验表明,该算法... 在边折叠简化方法的基础上,提出一种用体积变化的平方作为误差度量的三角网格简化算法。算法中引入三角形法向约束因子的概念,并把它嵌入到边折叠误差矩阵中;能够自适应地分配简化网格的疏密,保持更多的模型几何特征。实验表明,该算法简化误差低,模型视觉质量高,简化效果较好。 展开更多

关键词 网格简化 边折叠 三角形法向约束因子

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茶叶傅里叶红外光谱的可能模糊K调和均值聚类分析 被引量：3

10

作者 武斌 王大智 +1 位作者 武小红 贾红雯 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期745-749,共5页

茶叶的品种不同,其有机化学成分含量往往不同,其功效也是不尽相同的,因此,研究出一种简单、高效、识别率高的茶叶品种鉴别技术方法是十分有必要的。中红外光谱技术是一种快速检测技术,在用中红外光谱仪采集得到的茶叶中红外光谱中含有... 茶叶的品种不同,其有机化学成分含量往往不同,其功效也是不尽相同的,因此,研究出一种简单、高效、识别率高的茶叶品种鉴别技术方法是十分有必要的。中红外光谱技术是一种快速检测技术,在用中红外光谱仪采集得到的茶叶中红外光谱中含有噪声信号。为了对含噪声茶叶中红外光谱的准确分类以实现茶叶品种分类,将可能模糊C-均值聚类(PFCM)思想应用到K调和均值(KHM)聚类,设计出一种可能模糊K调和均值(PFKHM)聚类算法,计算出PFKHM的模糊隶属度、典型值和聚类中心。可能模糊K调和均值聚类能有效解决K调和均值聚类的噪声敏感性问题。用傅里叶红外光谱分析仪(FTIR-7600型)分别对三种茶叶(优质乐山竹叶青、劣质乐山竹叶青和峨眉山毛峰)进行扫描以获取它们的傅里叶中红外光谱。光谱波数区间是4 001.569~401.121 1cm^(-1)。先采用主成分分析法(PCA)将光谱数据压缩到20维,再采用线性判别分析(LDA)将光谱数据压缩到两维并提取鉴别特征信息。最后分别用K调和均值聚类和可能模糊K调和均值聚类实现茶叶品种分类。实验结果:当权重指数m=2,q=2和p=2时,KHM具有91.67%的聚类准确率,PFKHM聚类准确率达到94.44%;KHM迭代12次达到收敛,而PFKHM迭代11次就可以达到收敛。采用傅里叶红外光谱技术检测茶叶,用主成分分析和线性判别分析压缩光谱数据,再用可能模糊K调和均值聚类进行品种分类可快速、准确地实现茶叶品种的鉴别。 展开更多

关键词 茶叶 红外光谱 主成分分析 K调和均值聚类 可能模糊K调和均值聚类

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一种广义噪声聚类的红外光谱茶叶品种鉴别研究 被引量：2

11

作者 武斌 崔艳海 +2 位作者 武小红 贾红雯 李敏 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期2094-2097,共4页

茶叶品种鉴别在茶叶的生产和销售中起着十分重要的作用。深入研究一种方法简单、易于操作、检测速度快的茶叶品种的鉴别方法,对于茶叶产品品种的鉴别有着十分重要的意义。利用红外光谱检测技术结合模糊聚类算法对茶叶品种进行快速鉴别... 茶叶品种鉴别在茶叶的生产和销售中起着十分重要的作用。深入研究一种方法简单、易于操作、检测速度快的茶叶品种的鉴别方法,对于茶叶产品品种的鉴别有着十分重要的意义。利用红外光谱检测技术结合模糊聚类算法对茶叶品种进行快速鉴别是茶叶品种检测中最有效的和最实用的技术之一。为实现茶叶品种的快速分类,以快速广义噪声聚类(FGNC)为基础,提出一种新的广义噪声聚类(NGNC)。NGNC将FGNC目标函数中的欧式距离的平方扩展为欧式距离的p次方,提高了FGNC的聚类准确率。试验以优质乐山竹叶青、劣质乐山竹叶青和峨眉山毛峰三种茶叶为研究对象,采用FTIR-7600型傅里叶红外光谱仪检测茶叶样本的红外漫反射光谱。首先用主成分分析(PCA)对茶叶的高维红外光谱进行降维处理,然后用线性判别分析(LDA)进行茶叶光谱数据的品种类别信息的提取,最后分别运行FGNC和NGNC两种聚类算法进行茶叶红外光谱的聚类分析。实验结果表明,同FGNC相比较,NGNC具有更高的聚类准确率,更快的收敛速度和更逼近真实的聚类中心。总体而言,采用红外光谱技术检测茶叶样本,同时结合PCA,LDA和NGNC可实现快速、准确地聚类茶叶的红外光谱,能有效地实现茶叶品种的鉴别分析,为实现基于红外光谱和模糊聚类的茶叶品种鉴别分析提供了一种新方法和新思路。 展开更多

关键词 红外光谱 茶叶 主成分分析 线性判别分析 广义噪声聚类

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一种快速的广义噪声聚类算法 被引量：3

12

作者 武斌 武小红 贾红雯 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第13期145-148,共4页

为解决广义噪声聚类(GNC)算法非常依赖参数和在运行GNC算法前必须运行FCM算法以便计算参数的缺点,在GNC的目标函数和可能聚类算法(PCA)基础上,提出一种快速的广义噪声聚类(FGNC)算法。FGNC算法通过一种非参数化方法计算GNC目标函数中的... 为解决广义噪声聚类(GNC)算法非常依赖参数和在运行GNC算法前必须运行FCM算法以便计算参数的缺点,在GNC的目标函数和可能聚类算法(PCA)基础上,提出一种快速的广义噪声聚类(FGNC)算法。FGNC算法通过一种非参数化方法计算GNC目标函数中的参数,因而FGNC算法不依赖参数并且聚类速度快于GNC算法。对人工含噪声数据集和两个实际数据集进行仿真实验,实验结果表明FGNC算法能很好地处理含噪声数据,具有聚类中心更接近真实聚类中心,聚类准确性高,聚类时间少的优良性能。 展开更多

关键词 模糊C-均值聚类 可能C-均值聚类 广义噪声聚类

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广义模糊K调和均值聚类的近红外光谱生菜储藏时间鉴别 被引量：1

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作者 武小红 潘明辉 +2 位作者 武斌 嵇港 孙俊 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1721-1725,共5页

生菜的储藏时间是影响生菜新鲜程度的重要因素。为了快速、无损和有效地鉴别生菜的储藏时间,以欧式距离的p次方代替模糊K调和均值聚类(FKHM)中欧式距离的平方提出了一种广义模糊K调和均值聚类(GFKHM)算法并将该算法应用于鉴别生菜的储... 生菜的储藏时间是影响生菜新鲜程度的重要因素。为了快速、无损和有效地鉴别生菜的储藏时间,以欧式距离的p次方代替模糊K调和均值聚类(FKHM)中欧式距离的平方提出了一种广义模糊K调和均值聚类(GFKHM)算法并将该算法应用于鉴别生菜的储藏时间。以60个新鲜生菜样本为研究对象,采用AntarisⅡ近红外光谱分析仪每隔12h检测生菜的近红外漫反射光谱,共检测三次,光谱扫描的波数范围为10 000~4 000cm^(-1)。首先用主成分分析(PCA)对1 557维的生菜近红外光谱进行降维处理以减少冗余信息,取前20个主成分,经过PCA处理后得到20维的数据。然后用线性判别分析(LDA)提取光谱数据的鉴别信息以提高聚类的准确率,取鉴别向量数为2,则LDA将20维的数据转换为2维数据。最后以模糊C-均值聚类(FCM)的类中心作为FKHM和GFKHM的初始聚类中心,分别运行FKHM和GFKHM计算模糊隶属度以实现生菜储藏时间的鉴别。结果表明,GFKHM的鉴别准确率能达到92.5%,FKHM的鉴别准确率为90.0%,GFKHM具有比FKHM更高的鉴别准确率。GFKHM的聚类中心比FKHM更逼近真实类中心。GFKHM的收敛速度明显快于FKHM。采用近红外光谱技术同时结合GFKHM,PCA和LDA为快速和无损地鉴别生菜储藏时间提供了一种新的方法。 展开更多

关键词 近红外光谱 生菜 储藏时间 线性判别分析 模糊K调和均值聚类

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FUDT在苹果近红外光谱分类中的应用 被引量：1

14

作者 武斌 马桂香 武小红 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第3期193-196,223,共5页

苹果的分类是苹果采收后商品化处理的重要环节。为了快速、无损和有效地实现苹果的分类,利用近红外光谱技术采集四种苹果的近红外反射光谱,用主成分分析对高维的近红外光谱进行降维处理,分别运行线性判别分析,二次判别分析,模糊非相关... 苹果的分类是苹果采收后商品化处理的重要环节。为了快速、无损和有效地实现苹果的分类,利用近红外光谱技术采集四种苹果的近红外反射光谱,用主成分分析对高维的近红外光谱进行降维处理,分别运行线性判别分析,二次判别分析,模糊非相关判别转换和Foley-Sammon判别分析提取鉴别信息,用k-近邻分类器进行分类。分类结果表明,模糊非相关判别转换能更好地提取苹果近红外光谱的品种鉴别信息,达到了最高的分类准确率。 展开更多

关键词 苹果分类 近红外光谱 线性判别分析 二次判别分析 模糊非相关判别转换 Foley-Sammon判别分析

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加强实验教学示范中心建设培养创新技能型人才 被引量：4

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作者 李长春 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2017年第7期214-218,共5页

结合滁州职业技术学院计算机实验教学示范中心建设和改革实践情况,构建了以培养创新技能型应用技术人才为目标、职业能力培养为主线的实验教学体系。实践证明,实验教学示范中心建设成效显著,提升了教师实验教学和科研水平,增强了学生的... 结合滁州职业技术学院计算机实验教学示范中心建设和改革实践情况,构建了以培养创新技能型应用技术人才为目标、职业能力培养为主线的实验教学体系。实践证明,实验教学示范中心建设成效显著,提升了教师实验教学和科研水平,增强了学生的创新能力和实践应用能力。 展开更多

关键词 实验教学示范中心 创新技能型人才 职业能力

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生产性实训过程中师生心态分析及调适

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作者 卜锡滨 孔金 《教育与职业》 北大核心 2012年第20期80-81,共2页

高职院校生产性实训是采用校企合作的形式,通过师生承接企业生产加工业务,以生产产品或提供服务完成实训任务。师生在生产性实训过程中因认知能力等因素而产生的心理变化对实训的效果起着关键性的作用。因此,要对师生在实训过程中的心... 高职院校生产性实训是采用校企合作的形式,通过师生承接企业生产加工业务,以生产产品或提供服务完成实训任务。师生在生产性实训过程中因认知能力等因素而产生的心理变化对实训的效果起着关键性的作用。因此,要对师生在实训过程中的心态进行分析,采取合理的心理调适。 展开更多

关键词 生产性实训 师生心态 操作技能 职业意识 实训效果

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基于模糊C均值与人工蜂群优化的灰度图像分割 被引量：34

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作者 魏光杏 周献中 卜锡滨 《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期250-254,260,共6页

提出了基于模糊C均值与人工蜂群优化的灰度图像分割算法,利用模糊C均值算法中的模糊隶属函数,快速计算人工蜂群优化算法中的最优聚类中心,使得图像分割速度加快,精度更高.选取合成的、经典的以及添加噪声的医学图像,分别使用多种分割算... 提出了基于模糊C均值与人工蜂群优化的灰度图像分割算法,利用模糊C均值算法中的模糊隶属函数,快速计算人工蜂群优化算法中的最优聚类中心,使得图像分割速度加快,精度更高.选取合成的、经典的以及添加噪声的医学图像,分别使用多种分割算法进行分割并比较,在收敛性、时间复杂度、鲁棒性和分割精度方面表现更好. 展开更多

关键词 图像分割 人工蜂群优化 模糊C均值 隶属函数

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