基于聚类的烟叶标准库和特征选择

• 作 者: 李航 申金媛 刘润杰 穆晓敏
• 机 构: 郑州大学信息工程学院
• 出 处: 黑龙江农业科学
• 发表日期: 2016年4期
• 关键词: 烟叶 光谱 聚类分析 特征提取 tobacco leaves spectrum clustering analysis feature extractio

为实现烟叶自动化分级,采用聚类算法来剔除烟叶样本中异样样本,通过计算类间的方差,选取方差值大的特征作为有用特征。利用支持向量机模拟人工操作,进行13个等级分部位、分颜色的识别。结果表明：特征选择后的最佳准确率分别为95.52%、98.22%。在提升准确率的同时,减少了输入特征的个数和采集光谱数据所需的时间。