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摘要:
稀疏表示(SRC)中字典的构建对分级的效率和准确率至关重要,提出一种基于密度的SRC字典构建方法,并利用建立好的DSRC(基于密度的SRC)对烟叶进行分级。该方法将减法聚类算法中基于密度选择中心的思想应用于稀疏算法中进行字典构建,通过确定合适的聚类半径kia、kib以及约束条件来确定字典原子,不仅可减少字典原子数目,而且选择的字典具有更好的代表性。基于该方法选择的字典对2013年(13个等级)、2014年(6个等级)和2015年(42个等级)的烟叶进行分级,试验结果表明,该方法不仅可以提高烟叶分级的准确率,而且还可以有效地提高烟叶分级速度。
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文献信息
篇名 基于密度的稀疏表示及其对烟叶分级研究
来源期刊 江苏农业科学 学科 农学
关键词 减法聚类 稀疏表示 烟叶分级 字典
年,卷(期) 2016,(9) 所属期刊栏目 农业工程与信息技术
研究方向 页码范围 371-373
页数 3页 分类号 TP391.4|S126
字数 3905字 语种 中文
DOI 10.15889/j.issn.1002-1302.2016.09.106
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 申金媛 郑州大学信息工程学院 51 282 10.0 14.0
2 穆晓敏 郑州大学信息工程学院 114 510 11.0 16.0
3 刘润杰 郑州大学信息工程学院 33 196 8.0 12.0
4 马孝腊 郑州大学信息工程学院 2 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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减法聚类
稀疏表示
烟叶分级
字典
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
江苏农业科学
半月刊
1002-1302
32-1214/S
大16开
南京市孝陵卫钟灵街50号
28-10
1973
chi
出版文献量(篇)
24128
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53
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