[发明专利]一种模糊鉴别聚类的茶叶红外光谱分类方法在审
| 申请号： | 201610813947.3 | 申请日： | 2016-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN106408012A | 公开（公告）日： | 2017-02-15 |
| 发明（设计）人： | 武小红;翟艳丽;武斌;田潇瑜;孙俊;傅海军;戴春霞 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种模糊鉴别聚类的茶叶红外光谱分类方法，采用线性鉴别分析方法提取14维的训练样本数据的鉴别信息，将14维的测试样本数据投影到其鉴别向量上得到二维测试样本数据，将二维测试样本数据进行模糊C均值聚类，根据初始聚类中心，先计算模糊类间散射矩阵，计算模糊总体散射矩阵，根据模糊类间散射矩阵和模糊总体散射矩阵计算特征向量，通过模糊隶属度函数值在特征空间中计算聚类中心值，分别计算每个14维训练样本的平均值，分别计算测试样本的聚类中心值和训练样本的平均值的欧式距离，聚类中心值离训练样本的欧式距离最小的，判定该聚类中心值所属茶叶品种和该训练样本的茶叶品种是相同品种，实现不同品种茶叶的正确分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 模糊 鉴别 茶叶 红外 光谱 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种模糊鉴别聚类的茶叶红外光谱分类方法，先用光谱仪采集不同品种茶叶的红外光谱样本数据，然后采用主成分分析方法对样本数据降维，压缩到14维，再采用线性鉴别分析方法提取14维的训练样本数据的鉴别信息得到鉴别向量，将14维的测试样本数据投影到其鉴别向量上得到二维测试样本数据，其特征是还依次按以下步骤：A、将二维测试样本数据进行模糊C均值聚类，得到的聚类中心作为初始聚类中心；B、根据初始聚类中心，先计算模糊类间散射矩阵，再计算模糊总体散射矩阵，然后根据模糊类间散射矩阵和模糊总体散射矩阵计算特征向量，将测试样本和初始聚类中心分别转化到特征空间，最后在特征空间中计算模糊隶属度函数值：再通过模糊隶属度函数值在特征空间中计算聚类中心值：C、先分别计算每个14维训练样本的平均值，再分别计算测试样本的聚类中心值和训练样本的平均值的欧式距离，聚类中心值离训练样本的欧式距离最小的，则判定该聚类中心值所属茶叶品种和该训练样本的茶叶品种是相同品种。
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