【摘 要】
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粮食在存储过程中极易发生虫蚀现象,因此需要一种快速高效的检测手段来检测粮食是否染虫。结合机器学习和生物光子学的相关理论,分别测量正常和含虫小麦的自发光子数,然后提
【机 构】
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河南工业大学信息科学与工程学院,河南工业大学粮食信息处理与控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（31171775）, 国家863计划项目（2012AA101608）, 河南教育厅自然科学基金项目（14B550002）.
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粮食在存储过程中极易发生虫蚀现象,因此需要一种快速高效的检测手段来检测粮食是否染虫。结合机器学习和生物光子学的相关理论,分别测量正常和含虫小麦的自发光子数,然后提取8个统计特征和13个直方图特征,分别采用线性判别分析LDA和二次辨别分析QDA算法对正常小麦和含虫小麦进行识别,同时针对小样本情况下协方差矩阵奇异性问题,引入正则化判别分析RDA方法,对QDA算法进行优化,提高分类正确率。实验结果证实了所提方法的有效性。
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