苹果近红外光谱的特征提取和分类研究

• 作者: 卜锡滨 武斌 贾红雯
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 数据库、数据挖掘、机器学习
• 页码范围: 170-173,193
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 6155字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1208-0368

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卜锡滨	滁州职业技术学院信息工程系	11	44	4.0	6.0
2	武斌	滁州职业技术学院信息工程系	20	30	2.0	4.0
3	贾红雯	滁州职业技术学院信息工程系	20	25	2.0	3.0