基于距离度量学习的棉花品级分类方法研究

• 作者: 亓琳 吕炎 张婷 王东 董军宇 陈鹏 高颖
• 来源期刊: 中国棉花
• 学科: 农学
• 关键词: 棉花 品级分类 特征提取 距离度量学习 机器学习
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 12-19
• 页数: 8页
• 分类号: S562.09
• 字数: 5680字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11963/1000-632X.ztql.20180803

摘要

由于人工定级的方法存在如效率低、主观性强等诸多弊端,本文提出了1种经济有效的棉花品级分类方法.使用主成分分析法对数据集进行预处理,从而降低特征向量的维度;使用大边界k近邻算法学习得到1个马氏距离度量矩阵,从而实现对棉花图像的分析、特征提取等操作,使用距离度量学习、机器学习的技术来模拟人类的视觉感知;训练k近邻分类器,从而实现棉花品级的自动分类.通过试验证明了本文提出的方法可以有效现实棉花品级分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董军宇	中国海洋大学信息科学与工程学院	37	105	6.0	9.0
2	陈鹏		6	7	1.0	2.0
3	王东		6	10	2.0	3.0
4	亓琳	中国海洋大学信息科学与工程学院	2	0	0.0	0.0
5	高颖	中国海洋大学信息科学与工程学院	3	11	1.0	3.0
6	吕炎	中国海洋大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0