[发明专利]一种模糊Kohonen鉴别聚类网络的茶叶红外光谱分类方法

摘要

本发明公开了一种模糊Kohonen鉴别聚类网络的茶叶红外光谱分类方法，包括以下步骤第一步，茶叶样本红外光谱采集；第二步，茶叶样本红外光谱的多元散射校正(MSC)。第三步，用主成分分析方法对茶叶的红外光谱进行降维处理，再用线性判别法进一步提取特征和降维；第四步，运行模糊C‑均值聚类以得到初始聚类中心；第五步，采用一种模糊Kohonen鉴别聚类网络方法进行茶叶品种的分类。本发明解决了模糊Kohonen聚类网络在对数据进行模糊聚类过程中无法提取数据的鉴别信息，导致聚类准确率不高的问题。本发明可实现在聚类过程中动态提取茶叶光谱数据的鉴别信息，具有检测速度快，分类准确率高，分类效率高，可实现不同品种茶叶的分类。

主权项

一种模糊Kohonen鉴别聚类网络的茶叶红外光谱分类方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、在恒温恒湿环境下采集茶叶样本的红外光谱：针对不同品种的茶叶样本，用红外光谱仪对这些茶叶样本做采集红外光谱实验，获取茶叶样本的红外漫反射光谱信息；步骤二、对茶叶样本红外光谱预处理：用多元散射校正MSC对茶叶样本红外光谱进行预处理；步骤三、对茶叶样本红外光谱进行降维处理：采用主成分分析方法PCA将茶叶样本红外光谱从高维数据降到相对较低的低维数据，并保存这些数据，再用线性判别方法进一步提取特征和降维；步骤四、模糊C‑均值聚类以得到初始聚类中心：对降维后的茶叶红外数据运行模糊C‑均值聚类，得到初始的聚类中心；步骤五、采用模糊Kohonen鉴别聚类网络方法进行茶叶品种的分类：根据步骤四的初始的聚类中心运行模糊Kohonen鉴别聚类网络方法得到模糊隶属度，根据模糊隶属度可将不同品种茶叶进行分类。