马铃薯品质鉴别的近红外光谱与多源信息耦合

李学军; 程红

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马铃薯品质鉴别的近红外光谱与多源信息耦合

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建立了基于机器视觉和近红外光谱技术的分级概率输出,利用DS证椐融合规则,搭建适用于异源数据的无损检测分级决策模型.采用方向梯度直方图和主成分提取方法提取光谱特征,并应用支持向量机和AdaBoost分类器进行识别,在此基础上,构建了基于特征层融合的马铃薯分级模型.采用多源信息融合技术,建立了融合无损检测分级决策和特征层融合的多源信息融合农产品品质鉴别模型.仿真结果表明,相比于单一鉴别模型,多源信息融合鉴别模型识别率提高了12.7％～30.2％,达95.7％以上.

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来源
《食品与机械》 |2021年第5期|139-143|共5页
作者
李学军; 程红;
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作者单位

四川大学锦城学院四川成都 611731;

成都理工大学管理科学学院四川成都 610059;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
马铃薯; 多源信息; 机器视觉; 近红外光谱;

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