文件名称:
基于局部线性嵌入算法的苹果粉分类高光谱散射图像分析
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文件大小: 395kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-28
详细说明：采集了580个“美味”苹果的600纳米至1000纳米之间的高光谱散射图像，用于肉类分类。 开发了局部线性嵌入（LLE）算法，以直接从高光谱散射图像数据中提取特征。 应用偏最小二乘判别分析（PLSDA）和支持向量机（SVM）来开发基于LLE，均值LLE和均值光谱算法的分类模型。 基于LLE算法的模型实现了80.4％的总体分类准确率，而采用PLSDA进行两类分类（即粉状和非粉状）的均值-LLE算法为76.2％，均值光谱法为73.0％。 对于SVM模型，LLE算法的总体分类准确度为82.5％，相比之下，均值LLE算法为79.4％，均值光谱方法为78.3％。 因此，LLE算法提供了一种提取高光谱散射特征进行肉类分类的有效手段。
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