【摘 要】
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目的以基于高光谱图像技术的冷鲜肉、解冻肉和变质肉的分类为研究对象,针对特征维数过高的问题,构建了一种基于流形模糊聚类算法的分类模型。方法首先采用二维Gabor小波变换
【机 构】
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武汉轻工大学数学与计算机学院; 武汉轻工大学食品科学与工程学院; 武汉纺织大学数学与计算机学院;
【基金项目】
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湖北省教育厅科学技术研究项目(B2015001)~~
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目的以基于高光谱图像技术的冷鲜肉、解冻肉和变质肉的分类为研究对象,针对特征维数过高的问题,构建了一种基于流形模糊聚类算法的分类模型。方法首先采用二维Gabor小波变换分别提取反应猪肉滴水损失、p H、颜色三种品质指标的14个特征波长下图像的8个纹理特征,组成一个112维的特征变量作为猪肉品质的特征;然后采用基于等距映射降维的模糊C均值聚类算法来构建猪肉品质分类模型。结果通过猪肉品质分类实验得出,二维Gabor小波变换能较好地提取猪肉的纹理特征;与传统模糊C均值聚类算法相比,基于等距映射降维的模糊C均值聚类算法能较好地解决高维样本聚类问题,能准确地区分冷鲜肉、解冻肉和变质肉。结论高光谱图像技术可应用于对猪肉品质分类。
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