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内外特征结合的烟叶自动分级方法
文献摘要：
针对目前的烤烟烟叶分级方法存在泛化能力差、特征提取单一和难以推广复用等问题,提出一种基于内外特征结合的烟叶分级方法.首先采用灰度共生矩阵、最小二乘拟合、双边阈值分割方法提取褶皱、长度、残伤等外在特征.然后采用改进的空间-通道注意力机制和残差结构来搭建多流注意力残差网络,以量化成熟度、结构和油分等内在特征.最后分别用内、外、内外结合的特征数据训练决策树、支持向量机(SVM)和深度神经网络(DNN)等分类器对烟叶进行分级.在2万个特征样本集上对比实验,结果显示基于内外特征结合的分级方法在以上分类器上都取得了最高的得分,而随机森林在所有特征数据集上都取得了较高的准确率,解决了因烟叶多且复杂而数据难以泛化的问题.
文献关键词：
烟叶分级;外在特征;内在特征;残差网络;分类器
中图分类号：
作者姓名：
陈文兵;车文刚
作者机构：
昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明650500
文献出处：
引用格式：
[1]陈文兵;车文刚-.内外特征结合的烟叶自动分级方法)[J].陕西理工大学学报（自然科学版）,2022(06):28-37
A类：
B类：
特征结合,自动分级,分级方法,烤烟,烟叶分级,泛化能力,复用,灰度共生矩阵,最小二乘拟合,阈值分割,分割方法,褶皱,外在特征,通道注意力机制,残差结构,流注,注意力残差网络,成熟度,油分,内在特征,内外结合,数据训练,决策树,深度神经网络,DNN,分类器,叶进,万个,特征样本,样本集,特征数据集
AB值：
0.399309
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