基于极限学习与蜻蜓算法的小麦碰撞声信号检测与识别

• 作者: 郭敏 马彧廷
• 来源期刊: 电子设计工程
• 学科: 工学
• 关键词: 碰撞声学 极限学习机 蜻蜓优化算法 受损麦粒 识别检测
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机技术与应用
• 页码范围: 8-11
• 页数: 4页
• 分类号: TN0
• 字数: 1991字
• 语种: 中文

摘要

虫害损害大量储粮，长期食用虫蛀粒小麦会造成营养不良，甚至诱发疾病，因此对受损粒小麦的检测工作刻不容缓。本文提出一种新的基于碰撞声的方法结合极限学习机与蜻蜓优化算法检测小麦虫蛀粒与发芽粒。从时域频域两方面提取信号特征，包括：时域短时窗口最大幅值与方差、峭度、3阶Rényi熵、功率谱均方根。随后采用极限学习机进行分类，并用蜻蜓算法优化相应参数。实验结果显示，93%的完好粒、95%的虫蛀粒及87%的发芽粒被正确识别，表明了本文所提出算法对受损粒小麦检测的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭敏	陕西师范大学计算机科学学院	104	1006	17.0	25.0
2	马彧廷	陕西师范大学计算机科学学院	1	6	1.0	1.0