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摘要:
为进一步提高光谱匹配准确率,该研究对杰卡德相似性原理(jaccard similarity coefficient,JSC)进行改进并提出新的光谱相似度的计算方法。同时,对光谱进行一阶导数二值化,以保证改进后的算法适用于光谱的匹配。此外,对不同光谱分辨率对该算法的影响进行了研究。试验样本选用阿克苏红富士、山东红将军、陕西红富士和陕西金帅4个品种的苹果进行算法能力验证,在2~128 cm-1之间,共7个不同水平的分辨率上进行比较。试验结果表明:该研究提出的算法正确分类识别率为94.5%;研究提出算法在8或16 cm-1分辨率水平下取得最佳分类识别结果。因此,基于JSC的全谱匹配算法在光谱数据库系统中的应用将有助于光谱查询精度的提高。
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文献信息
篇名 全光谱匹配算法在苹果分类识别中的应用
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 分析 算法 近红外光谱 光谱数据库系统 全谱匹配算法 杰卡德相似性原理 分类识别
年,卷(期) 2013,(19) 所属期刊栏目 农产品加工工程
研究方向 页码范围 285-292
页数 8页 分类号 S220.1
字数 5416字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2013.19.035
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 应义斌 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 196 6705 47.0 66.0
3 谢丽娟 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 19 467 13.0 19.0
5 周万怀 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 2 17 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
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分析
算法
近红外光谱
光谱数据库系统
全谱匹配算法
杰卡德相似性原理
分类识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
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