[发明专利]一种模糊协方差矩阵的可能模糊聚类茶叶品种鉴别方法

权利要求书

1.一种模糊协方差矩阵的可能模糊聚类茶叶品种鉴别方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一、茶叶样本红外光谱采集：收集若干个品种的茶叶样本，用红外光谱仪获取茶叶样本红外漫反射光谱信息；将茶叶样本分为训练样本和测试样本；设置类别数c，训练样本数n_r和测试样本数n；

步骤二、对茶叶样本红外光谱预处理：用多元散射校正MSC对茶叶样本红外光谱进行预处理；

步骤三、对茶叶样本红外光谱进行降维处理：利用主成分分析PCA将步骤二中获得的茶叶样本红外光谱数据进行压缩；

步骤四、将上述步骤三中获得的茶叶样本红外光谱压缩数据用线性判别分析LDA提取鉴别信息后得到包含鉴别信息的训练样本和测试样本数据；

步骤五、对步骤四中包含鉴别信息的测试样本用一种模糊协方差矩阵的可能模糊聚类方法以鉴别测试样本中的茶叶品种；

步骤五的具体过程包括如下：

(1)初始化：设置权重指数m和p的值，且满足m∈(1,+∞)、p∈(1,+∞)；d为测试样本的维数；设置迭代次数初始值r＝0和最大迭代次数为r_max；设置迭代最大误差参数为ε；对测试样本运行模糊C均值聚类FCM，FCM运行终止后的模糊隶属度和类中心分别作为一种模糊协方差矩阵的可能模糊聚类方法的初始模糊隶属度和初始聚类中心；

(2)计算第r次迭代时的模糊协方差矩阵S_fi,r，r＝1,2,…,r_max：

上式中，x_k为第k个茶叶红外光谱测试样本，v_i,r-1为第r-1次迭代时第i类的类中心，i＝1,2,3，u_ik,r-1为第r-1次迭代时样本x_k属于第i类的模糊隶属度，S_fi,r是第r次迭代时第i类的模糊协方差矩阵；

(3)计算第r次迭代时的模糊隶属度值u_ik,r:

上式中为第r-1次迭代时样本x_k到类中心v_i,r-1的距离，为第r-1次迭代时样本x_k到类中心v_j,r-1的距离范数，j＝1,2,3；

上式中，A_i,r是第r次迭代时的第i个聚类中心的范数矩阵；A_j,r第r次迭代时的第j个聚类中心的范数矩阵；d为测试样本的维数；v_j,r-1为第r-1次迭代时第j类的类中心，j＝1,2,3；

(4)计算第r次迭代时的典型值t_ik,r：

t_ik,r为第r次迭代时第k个测试样本隶属于第i类的典型值；

(5)计算第r次迭代时的第i类的类中心ν_i,r：

(6)当||ν_i,r-ν_i,r-1||＜ε或者r＞r_max时，则计算终止，否则从“(2)计算第r次迭代时的模糊协方差矩阵S_fi,r”重新开始计算，r＝1,2,…,r_max；ν_i,r为第r次迭代时的第i类的类中心值，ν_i,r-1为第r-1次迭代时的第i类的类中心值；迭代终止后，根据模糊隶属度值和类中心值确定茶叶品种。

2.根据权利要求1所述的一种模糊协方差矩阵的可能模糊聚类茶叶品种鉴别方法，其特征在于，所述红外漫反射光谱信息的光谱波数范围为4001.569cm^-1～401.1211cm^-1，采集茶叶样本的光谱数据为1868维的数据。

3.根据权利要求1所述的一种模糊协方差矩阵的可能模糊聚类茶叶品种鉴别方法，其特征在于，步骤一还包括：采集茶叶的红外漫反射光谱信息过程中保持室内的温度和湿度基本一致。