基于自发光子的小麦品种聚类分析

• 作者: 史卫亚 宋红霞 梁义涛 焦珂珂 王艳娜
• 来源期刊: 粮食与饲料工业
• 学科: 农学
• 关键词: 小麦品种 聚类分析 K-means ISODATA 模式识别
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 制粉工业
• 页码范围: 4-7
• 页数: 4页
• 分类号: S512.1|S502.3
• 字数: 2614字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7631/j.issn.1003-6202.2013.11.002

摘要

为了实现准确无损的小麦品种检测,提出了将生物超微弱发光信息与模式识别技术相结合的小麦品种聚类分析方法.通过测量不同品种小麦发射的生物光子,分别使用均值、方差和自相关值作为特征向量,然后使用K-means和ISODATA算法对这些特征向量进行处理,实现小麦品种的识别.实验结果表明,使用提出的方法可以实现小麦品种的无损检测,同时也表明单独使用均值和方差这两维特征能使分类效果达到更好.所提出的方法可用于小麦品种的早期辅助决策,指导粮库科学有效地开展收购储藏等工作.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁义涛	河南工业大学信息科学与工程学院	37	100	5.0	8.0
5	史卫亚	河南工业大学信息科学与工程学院	24	42	3.0	4.0
9	王艳娜	河南工业大学信息科学与工程学院	5	11	2.0	3.0
10	宋红霞	河南工业大学信息科学与工程学院	6	11	2.0	3.0
11	焦珂珂	河南工业大学信息科学与工程学院	4	6	2.0	2.0