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基于高光譜與電子鼻融合的番石榴機(jī)械損傷識(shí)別方法---德國AIRSENSE電子鼻
發(fā)布時(shí)間:2019-12-13 11:12:36瀏覽:754次

摘要:提出了一種基于高光譜與電子鼻融合的水果機(jī)械損傷識(shí)別方法。分別采用高光譜儀與電子鼻對(duì)無損傷、輕度機(jī)械損傷和重度機(jī)械損傷的番石榴進(jìn)行采樣,提取特征信息后,運(yùn)用主成分分析(PCA)、線性判別分析(LDA)、歐氏距離分析(ED)和模糊C均值聚類(FCM)對(duì)高光譜儀、電子鼻以及高光譜與電子鼻融合3種識(shí)別方法的識(shí)別效果進(jìn)行了對(duì)比。PCA和LDA的分析結(jié)果表明,高光譜與電子鼻識(shí)別番石榴機(jī)械損傷是可行的,但單獨(dú)采用這兩種識(shí)別方法均無法對(duì)番石榴機(jī)械損傷程度進(jìn)行分級(jí)。采用高光譜與電子鼻融合方法,結(jié)合LDA分析可以較好地識(shí)別番石榴機(jī)械損傷程度,比單一識(shí)別方法具有更好的識(shí)別效果。此外,LDA比PCA對(duì)番石榴機(jī)械損傷識(shí)別效果更佳。根據(jù)PCA、LDA和ED分析結(jié)果可以推測(cè)多源信息融合的分類識(shí)別方法既可獲取更多的樣本信息,提高相同樣本之間的聚類性,又可較多地保持單一分類識(shí)別方法得到的不同樣本之間的最大距離。根據(jù)FCM分析結(jié)果,高光譜識(shí)別、電子鼻識(shí)別和高光譜與電子鼻融合識(shí)別3種方法對(duì)番石榴機(jī)械損傷識(shí)別的正確率分別為89.74%、82.05%和97.44%,驗(yàn)證了多源信息融合方法對(duì)提高水果機(jī)械損傷識(shí)別效果的可行性。

 

關(guān)鍵詞:番石榴,機(jī)械損傷,多源信息融合,高光譜,電子鼻

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