典型文献
近红外高光谱大米典型特征提取分类识别
文献摘要：
针对大米近红外高光谱特征轮廓不清导致有效信息损失与有损化品质检测的问题,提出一种基于掩膜下能量泛函活动轮廓波的大米高光谱典型特征区域提取算法组合模型.该方法对目标样本形态学区域与几何形心点进行高光谱谱段信息对比寻优建模,对4个产地、3种品质大米进行泛化性可视判别.MATLAB实验结果表明,对不同品质大米典型特征区域的光谱信息进行建模对比,形态学感兴趣区域识别准确率更高,泛化预测集精度为94.84％,优化了近红外高光谱大米典型特征区域择优建模问题,实现了大米快速无损化品质检测.
文献关键词：
高光谱;典型特征区域;可视判别;无损化品质检测
中图分类号：
作者姓名：
张瀚文;李野;江晟;邓志吉
作者机构：
长春理工大学 物理学院,长春 130022;浙江大华技术股份有限公司,杭州 310051
文献出处：
引用格式：
[1]张瀚文;李野;江晟;邓志吉-.近红外高光谱大米典型特征提取分类识别)[J].吉林大学学报（理学版）,2022(03):655-663
A类：
典型特征区域,可视判别,无损化品质检测
B类：
近红外,高光谱,大米,取分,分类识别,光谱特征,有效信息,信息损失,有损,掩膜,能量泛函,活动轮廓,区域提取,算法组合,组合模型,学区,几何形,形心,泛化性,光谱信息,感兴趣区域,区域识别,识别准确率,择优,快速无损
AB值：
0.256844
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