基于联盟博弈和极限学习机的棉花异性纤维识别方法

• 作 者: 赵学华 王名镜 刘双印 徐龙琴 刘文娟
• 机 构: 深圳信息职业技术学院数字媒体学院,仲恺农业工程学院信息科学与技术学院
• 出 处: 仲恺农业工程学院学报
• 发表日期: 2018年01期
• 关键词: 棉花异性纤维识别 特征选择 极限学习机 cotton foreign fiber recognition feature selection extreme
• 基金项目: 国家自然科学基金（61571444,61471133）、广东省自然科学基金（2016A030310072）、广东省普通高校省级重大科研项目（2016KZDXM001）、广东省科技计划（2017A070712019）、教育部人文社会科学研究青年基金（17YJCZH261）和深圳信息职业技术学院科研培育项目（ZY201718）资助.

针对棉花异性纤维(棉花采摘、摊晒、收购、储存、运输及加工过程中混入棉花中的非棉纤维)识别问题,提出了一种基于联盟博弈和极限学习机相融合的棉花异性纤维识别方法,该方法利用基于联盟博弈的特征选择方法确定最优的特征集,随后利用极限学习机进行棉花异性纤维识别并与支持向量机、k近邻法进行了试验比较.试验结果表明,该方法、支持向量机和k近邻法可以实现的准确率分别为90.15%、88.46%和86.30%.相对于另两种方法,该方法具有最高的识别准确率,并使特征集的特征数由75个降为25个.