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王徽蓉

作品数:9 被引量:43H指数:4
供职机构:中国科学院半导体研究所更多>>
发文基金:国家自然科学基金厦门市科技计划项目国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域:理学机械工程农业科学自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 4篇专利

领域

  • 4篇理学
  • 2篇机械工程
  • 2篇农业科学
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 6篇近红外
  • 6篇近红外光
  • 6篇近红外光谱
  • 6篇光谱
  • 6篇红外
  • 6篇红外光
  • 6篇红外光谱
  • 5篇玉米
  • 4篇玉米品种
  • 3篇向量
  • 2篇信息处理
  • 2篇样本点
  • 2篇玉米种
  • 2篇玉米种子
  • 2篇特征向量
  • 2篇种子
  • 2篇主成分
  • 2篇主成分分析
  • 2篇模式识别
  • 2篇聚类

机构

  • 9篇中国科学院
  • 1篇厦门理工学院

作者

  • 9篇王徽蓉
  • 7篇李卫军
  • 6篇陈新亮
  • 3篇来疆亮
  • 2篇鲁华祥
  • 2篇邓貌
  • 2篇金小贤
  • 1篇陈旭
  • 1篇陈天翔
  • 1篇刘扬阳
  • 1篇覃鸿

传媒

  • 4篇光谱学与光谱...
  • 1篇智能系统学报

年份

  • 1篇2012
  • 2篇2011
  • 6篇2010
9 条 记 录,以下是 1-9
排序方式:
基于遗传算法与线性鉴别的近红外光谱玉米品种鉴别研究被引量:19
2011年
结合遗传算法与线性鉴别分析(LDA)提出了一种玉米品种的快速鉴别方法。该方法是一种基于近红外光谱的新方法,通过采集玉米种子(实验共37个种类)的近红外光谱数据,使用遗传算法进行特征光谱波段的选择,使用线性鉴别分析的方法提取光谱特征并分类。结果表明,遗传算法能有效地剔除光谱噪声波段,并提高LDA的泛化能力。同时,为简化运算,剔除了大量冗余数据,结合遗传算法选择的特征谱区,使参与鉴别的数据维数从2 075降到了233。对测试集1的300个样本的平均正确识别率与平均正确拒识率均达到99.30%,其中73.33%的玉米品种的正确识别率达到了100%;对测试集2(均为未参加训练品种的样本)的175个样本的平均正确拒识率达到99.65%。与常用的PCA等方法相比,运算时间更短,正确率更高。
王徽蓉李卫军刘扬阳陈新亮来疆亮
关键词:近红外光谱遗传算法线性鉴别分析主成分分析
基于近红外光谱与信息处理的玉米品种鉴别方法
本发明公开了一种基于近红外光谱与信息处理的玉米品种鉴别方法,该方法使用傅里叶变换漫反射近红外光谱仪采集玉米种子的光谱数据,根据光谱特点,采用归一化主成分分析,即将样本点在各主轴上的投影的平方和归一化,调整样本点在特征空间...
王徽蓉李卫军陈新亮
一种基于特征分析的粒子群聚类方法
本发明公开了一种基于特征分析的粒子群聚类方法,包括以下步骤:步骤1:将样本空间待聚类的点集{X}通过核主分量KPCA方法投影到特征空间得到特征点集{S},求出特征点集{S}的非零特征值及其对应的特征向量;步骤2:特征挑选...
邓貌鲁华祥金小贤王徽蓉
文献传递
玉米品种近红外光谱的特征分析与鉴别方法被引量:8
2010年
以玉米种子的4 000~12 000 cm-1波段的漫反射近红外光谱为研究对象,提出了一种鉴别玉米品种的新方法。采用主成分分析法(PCA)来研究数据特征,发现近红外光谱在特征空间中具有显著的长条状分布特征,为此我们研究了改变样本点在PCA空间中的分布对品种鉴别的影响,并提出了归一化主成分分析(NPCA)的特征提取算法,同时还根据近红外光谱的数据分布特点提出了一种主方向仿生模式识别的分类算法,进一步提高了鉴别正确率。鉴别模型对第一测试集的平均正确识别率达到了97.67%,平均正确拒识率达到了98.40%,30个品种中的13个达到了100%的正确识别率;对第二测试集的平均正确拒识率达到了98.90%,有11个品种达到了100%的正确拒识率,具有较高的鉴别准确度。
王徽蓉陈新亮李卫军来疆亮
关键词:近红外光谱主成分分析仿生模式识别
采用核聚类分析的KPCA改进算法被引量:2
2010年
为了解决核主分量分析方法处理大训练样本集时计算代价巨大的问题,在采用子集划分的KPCA算法基础上,提出采用核聚类划分子集,并用每个子集的协方差矩阵的特征值累积贡献率作为标准来选取相应的特征向量.分别在人工和实际数据集上测试,实验结果显示在同一累积贡献率和给定子集个数的条件下,采用核聚类划分子集总能得到较小尺寸的核矩阵,而核矩阵尺寸的减小有助于改善测试样本的特征提取速度以及降低特征分解核矩阵的时间复杂度.
邓貌陈旭陈天翔王徽蓉鲁华祥
关键词:核主分量分析核聚类协方差矩阵特征向量
基于DPLS特征提取的LDA方法在玉米近红外光谱定性分析中的应用被引量:11
2011年
提出了一种基于DPLS+LDA的玉米近红外光谱定性分析新方法。该方法在训练时,首先用包含30个玉米品种每个品种20个近红外光谱样本的训练集进行DPLS回归,确定最佳DPLS主成分数为28;然后对训练集光谱进行DPLS特征提取后再进行LDA分析,确定最佳LDA主成分数为26,并提取LDA特征。识别时,测试样本经过DPLS+LDA特征提取后,用最小距离分类器进行识别。实验比较了DPLS+LDA方法与传统的DPLS回归预测方法及DPLS特征提取方法的判别结果,DPLS+LDA方法的性能最优,等识率达到了96.18%,而传统DPLS预测方法只有85.38%,DPLS特征提取方法为95.76%。实验结果说明DPLS+LDA方法是一种有效的玉米近红外光谱定性分析方法,且具有很强的推广能力。
覃鸿王徽蓉李卫军金小贤
关键词:近红外光谱线性判别分析玉米
基于近红外光谱与信息处理的玉米品种鉴别方法
本发明公开了一种基于近红外光谱与信息处理的玉米品种鉴别方法,该方法使用傅里叶变换漫反射近红外光谱仪采集玉米种子的光谱数据,根据光谱特点,采用归一化主成分分析,即将样本点在各主轴上的投影的平方和归一化,调整样本点在特征空间...
王徽蓉李卫军陈新亮
文献传递
一种基于分组稀疏表示的模式识别分类方法
本发明公开了一种基于分组稀疏表示的模式识别分类方法,该方法包括:通过求解线性方程的最小二乘解获得待识别样本的初始表示;在线性方程的解空间内补偿较小的分组系数,逐步增强解向量在分组稀疏模型意义下的稀疏性,反复迭代直到收敛,...
陈新亮王徽蓉李卫军
文献传递
一种用于玉米品种鉴别的近红外光谱频率选择方法被引量:5
2010年
提出了一种近红外光谱的频率选择方法用于玉米品种鉴别。首先确定一种衡量特征鉴别能力的准则函数,然后根据该准则函数逐步选出适合于分类的特征频率,并通过去除各频率特征之间的相关性使得优选出的频率特征包含尽可能多的品种类间差异信息,优先选择方差较大的频率特征以减弱噪声的影响。实验结果表明,频率选择大幅度地改善了识别效果,仅使用30维频率特征即可达到94.16%的识别率。随机模拟实验显示,优选出的频率特征的识别效果对频率的小幅随机扰动不敏感,验证了本方法的鲁棒性。
陈新亮王徽蓉李卫军来疆亮
关键词:近红外光谱
共1页<1>
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