基于BIRCH的木材缺陷识别

吴东洋; 业宁

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基于BIRCH的木材缺陷识别

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提出了一种新的基于分层的平衡迭代归约及聚类(balance iterative reducing and clustering using hierarchies,BIRCH)算法的木材缺陷识别方法,讨论了关于分支因子(B,L)、阈值T的选取及非缺陷类判别问题。该方法通过在一定阈值内构建CF树,产生初始聚类,对初始聚类进行非缺陷类判别,自动识别木材缺陷类及位置并标记。实验结果表明,该算法能有效地进行木材缺陷识别,平均识别查准率约为86.3%,平均识别查全率约为90.1%。

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来源
《山东大学学报：工学版》 |2010年第5期|137-140|共4页
作者
吴东洋; 业宁;
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作者单位

南京林业大学信息技术学院;

江苏南京210037;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP91;
关键词
分层的平衡迭代归约及聚类; 聚类分析; 木材缺陷;

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