[发明专利]一种圆竹分级方法

权利要求书

1.一种圆竹分级方法，其特征在于，包括：

测量多个圆竹试样的胸径和基本密度；

根据所述多个圆竹试样的胸径和基本密度，采用K-均值聚类分析算法，对圆竹进行径级分级和密度分级；

所述径级分级包括：

测量多个圆竹试样的胸径，将所述多个圆竹试样的胸径作为样本进行初始化分组，指定类别数的初始聚类中心，将样本分配给距离其最近的中心数值，样本从而形成不相交的聚类，然后经过15-20次的迭代和聚类，对样本进行重复的分组和确定中心，得到最终径级的分级水平和等级结果；

所述采用K-均值聚类分析算法，对圆竹进行径级分级具体包括：

从圆竹胸径的数据集中任意选取k个赋给初始的聚类中心d₁，d₂，……，d_k；

式中：——代表圆竹胸径的数据集，共有N个样本数；D为胸径，mm；D_n为第n个圆竹胸径值；K为选择的初始聚类中心的数量；d₁，d₂，……，d_k为聚类中心的胸径的数值；

对胸径数据集中的每个竹子的胸径样本点D_i，计算其与各个初始聚类中心d_j的欧式距离d_ij计算公式如下：

第i个样本胸径与初始的聚类中心点d_j的欧式距离为：

并获取其类别的标号：label(i)＝arg_jmin‖D_i-d_j‖²，i＝1，2，……，N；j＝1，2，……，k；

式中：label(i)表示第i个胸径Di的类别标号；

arg_jmin‖D_i-d_j‖²表示第i个胸径Di到第j个聚类中心d_j的最小欧式距离值；

重新计算K个聚类中心：

d_j——第j个重新计算的聚类中心的胸径值，

∑_{s:label(s)＝j}D_s表示分布对不同类别表示的胸径D进行求和，s代表类别表示，Ds为s类别的胸径值；

S表示类别标记；

N_j为第j类别表示的样本数；

重复上述计算步骤15-20次，直到达到最大迭代次数；得出同一批次圆竹胸径等级K，和等级水平范围。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述径级分级的等级类别和等级范围分别为：

胸径等级D₁，等级范围6-9cm；胸径等级D₂，等级范围9-10.5cm；胸径等级D₃，等级范围10.5-11.5cm；胸径等级D₄，等级范围11.5-12.5cm；胸径等级D₅，等级范围12.5-14cm。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述密度分级包括：

制备圆竹基本密度试样，测量所述基本密度试样的体积和质量，计算所述基本密度试样的基本密度；

根据所述基本密度试样的基本密度，采用K-均值聚类分析算法进行聚类分析，得出基本密度分布等级。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述制备圆竹基本密度试样包括:

截取距离砍伐处1.3米处整个竹节，截取竹节的节间部位竹筒胸径相差小于0.02mm段，用来制备基本密度试样，在平行段东、西、南、北四个方向点各截取3-4个10mm×10mm×tmm，t为竹壁厚值，在试样制作过程中要保持试样为饱水状态。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述测量基本密度试样的体积和质量包括：

根据阿基米得定律测定竹块的饱水时体积；

然后将试样放在烘箱进行烘干，每隔2h测试试样质量，直到前后2小时之间的质量相差小于0.002g，认为试样为绝干，测量试样质量，精确至0.001g，根据绝干质量和饱水时体积计算圆竹的基本密度。