【摘 要】
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针对传统滤波方法在茶叶特征选择上都存在一定的盲目性,以及茶叶类别数不确定等问题,提出为每一类茶叶都配备一个专属0-1分类器的验真方法。其中正样本是目标茶叶本身,标签为
【机 构】
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南京工业大学计算机科学与技术学院,新立讯科技股份有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC0808500)
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针对传统滤波方法在茶叶特征选择上都存在一定的盲目性,以及茶叶类别数不确定等问题,提出为每一类茶叶都配备一个专属0-1分类器的验真方法。其中正样本是目标茶叶本身,标签为1,负样本是其余茶叶类型,标签为0,训练过程中迫使模型自动提取出最适合于区分目标茶叶的隐式特征进行验真或验假,同时使用孪生网络对负样本进行筛选,缓解了正负样本不平衡的问题。试验结果表明,该方法很好的适应了茶叶类别数不确定因素的干扰,具有较强的鲁棒特性,是一种有效可行的方法。
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