【摘 要】
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由于人工定级的方法存在如效率低、主观性强等诸多弊端,本文提出了1种经济有效的棉花品级分类方法。使用主成分分析法对数据集进行预处理,从而降低特征向量的维度;使用大边界
【机 构】
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华中师范大学/国家数字化学习工程技术研究中心,中国海洋大学信息科学与工程学院,山东出入境检验检疫局
【基金项目】
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山东省出入境检验检疫局项目——基于深度神经网络的进口棉花品级分类(SK201732);国家自然科学基金(61501417)
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由于人工定级的方法存在如效率低、主观性强等诸多弊端,本文提出了1种经济有效的棉花品级分类方法。使用主成分分析法对数据集进行预处理,从而降低特征向量的维度;使用大边界k近邻算法学习得到1个马氏距离度量矩阵,从而实现对棉花图像的分析、特征提取等操作,使用距离度量学习、机器学习的技术来模拟人类的视觉感知;训练k近邻分类器,从而实现棉花品级的自动分类。通过试验证明了本文提出的方法可以有效现实棉花品级分类。
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