[发明专利]苹果轻微损伤分类方法在审
| 申请号： | 201910465241.6 | 申请日： | 2019-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN110095436A | 公开（公告）日： | 2019-08-06 |
| 发明（设计）人： | 李光辉;朱晓琳 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G01N21/55 | 分类号： | G01N21/55 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 杨慧林 |
| 地址： | 214122 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种苹果轻微损伤分类方法。本发明公开了一种苹果轻微损伤分类方法，属于水果的无损检测领域。所述方法本文通过选择特征波段并基于特征波段建立判别分类模型，实现了苹果的正常样本及不同损伤时间样本的识别，并且通过图像处理技术实现了苹果损伤区域的定位。本发明首先通过标准正态变量方法对原始数据进行降噪与平滑，然后划分训练集与测试集。采用mRMR算法选择特征波长，而后进行建模分析。最后用最小噪声分离方法进行苹果损伤区域的定位，进一步验证特征波段有效性。采用上述方法得到的分类结果较好，为未来水果损伤相关仪器或在线检测系统的开发提供了理论依据。 | ||
| 搜索关键词： | 苹果 损伤 特征波段 损伤区域 分类 标准正态变量 图像处理技术 在线检测系统 分类结果 分类模型 建模分析 时间样本 算法选择 特征波长 无损检测 原始数据 正常样本 最小噪声 测试集 训练集 水果 平滑 降噪 验证 开发 | ||
【主权项】：
1.一种苹果轻微损伤分类方法，其特征在于，包括：S1 对获得的高光谱数据进行预处理，并划分为训练集和测试集。S2 采用最大相关最小冗余方法对高光谱数据进行特征变量排序；S3 利用极限学习机建模，确定最佳特征波长数量；S4 使用极限学习机算法对S2选择出的特征波长集进行建模，算法参数用遗传算法优化；S5 基于特征波长集，应用最小噪声分离方法对高光谱图像数据进行分析，验证特征波长集的有效性。
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