基于极限学习机的烟叶成熟度分类

• 作者: 毕浩洋 王杰
• 来源期刊: 烟草科技
• 学科: 工学
• 关键词: 烟叶成熟度 极限学习机 分块颜色 直方图 主成分分析
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 设备与仪器
• 页码范围: 17-19
• 页数: 3页
• 分类号: TS442
• 字数: 2616字
• 语种: 中文

摘要

为提高烟叶等级分类效率和烟叶产品品质,减轻人工劳动强度,基于极限学习机提出了一种烟叶成熟度快速分类方法:首先将烟叶图像归一化处理,将烟叶图像平均分成4块,然后提取烟叶图像的分块颜色直方图特征,利用主成分分析法对提取的特征进行降维处理,最后利用极限学习机进行识别判断.仿真实验结果表明,将极限学习机应用于烟叶成熟度分类,测试精度可达96.43％,其训练速度和泛化性均优于BP神经网络和支持向量机,能够快速、准确地判断烟叶成熟度,具有潜在的实用价值.