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[1]马孝腊,申金媛,刘润杰,等.基于密度的稀疏表示及其对烟叶分级研究[J].江苏农业科学,2016,44(09):371-373.
　Ma Xiaola,et al.Sparse representation based on density and its application in tobacco leaf grading[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2016,44(09):371-373.
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基于密度的稀疏表示及其对烟叶分级研究(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第44卷
期数:
2016年09期
页码:
371-373
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2016-09-25

文章信息/Info

Title:
Sparse representation based on density and its application in tobacco leaf grading
作者:
马孝腊;  申金媛;  刘润杰;  穆晓敏
郑州大学信息工程学院，河南郑州 450001
Author(s):
Ma Xiaola; et al
关键词:
减法聚类; 稀疏表示; 烟叶分级; 字典
Keywords:
-
分类号:
TP391.4；S126
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
稀疏表示(SRC)中字典的构建对分级的效率和准确率至关重要，提出一种基于密度的SRC字典构建方法，并利用建立好的DSRC(基于密度的SRC)对烟叶进行分级。该方法将减法聚类算法中基于密度选择中心的思想应用于稀疏算法中进行字典构建，通过确定合适的聚类半径kia、kib以及约束条件来确定字典原子，不仅可减少字典原子数目，而且选择的字典具有更好的代表性。基于该方法选择的字典对2013年(13个等级)、2014年(6个等级)和2015年(42个等级)的烟叶进行分级，试验结果表明，该方法不仅可以提高烟叶分级的准确率，而且还可以有效地提高烟叶分级速度。
Abstract:
-

参考文献/References:

［1］赵海东，申金媛，刘润杰，等. 基于聚类的烟叶近红外光谱有效特征的筛选方法［J］. 红外技术，2013，35(10)：659-664.
［2］申振宇，申金媛，刘剑君，等. 基于神经网络的特征分析在烟叶分级中的应用［J］. 计算机与数字工程，2012(7)：122-124.
［3］秦玉华，宫会丽，宋楠，等. 改进随机森林的波长选择用于烟叶近红外稳健校正模型的建立［J］. 烟草化学，2014(6)：64-68.
［4］向金海，杨申，樊恒，等. 基于稀疏表示的烤烟烟叶品质分级研究［J］. 农业机械学报，2013，44(11)：287-292.
［5］Chiu S L. Fuzzy model identification based on cluster estimation［J］. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems，1994，2(3)：267-278.
［6］张亮，李敏强. 半监督聚类中基于密度的约束扩展方法［J］. 计算机工程，2008，34(10)：13-15.
［7］Wright J，Yang A Y，Ganesh A，et al. Robust face recognition via sparse representation［J］. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，2009，31(2)：210-227.

相似文献/References:

[1]刘小英,秦振涛,杨蜀秦.基于稀疏表示的葡萄干品质分级[J].江苏农业科学,2016,44(08):421.
　Liu Xiaoying,et al.Raisins quality classification based on sparse representation[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2016,44(09):421.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2015-07-30
基金项目：河南省烟草公司科技计划项目(编号：M201335)。
作者简介：马孝腊(1990—)，女，河南洛阳人，硕士研究生，研究方向为图像处理、近红外光谱分析。E-mail：736212393@qq.com。
通信作者：申金媛，教授，硕士生导师，主要从事光电信息处理、图像处理、模式处理、近红外光谱分析研究。E-mail：jyshen@zzu.edu.cn。
更新日期/Last Update: 2016-09-25