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时间:2018-11-20
《基于二叉树支持向量机的小麦碰撞声分类研究.doc》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、基于二叉树支持向量机的小麦碰撞声分类研究李璟民,郭敏*(陕西师范大学计算机科学学院,陕西西安710062)摘要:小麦颗粒存在虫害、霉变和发芽问题,为了实现小麦颗粒的自动分类,采用二叉树和支持向量机相结合方法对小麦碰撞声进行识别分类。首先从时域和频域对小麦碰撞声信号进行分析和处理,提取信号特征,然后利用二叉树支持向量机分类器进行分类,对小麦完好粒、虫害粒、霉变粒和发芽粒4类麦粒的识别均达到84.0%以上。实验结果表明,该项研究具有较强的实用价值,为小麦的自动识别分类提供了一种可行方法。关键词:小麦碰撞声;二叉树;支持向量机;识别分类中图分类号:TP
2、391.42文献标志码:AStudyontheclassificationofwheatimpactacousticsignalsbasedonbinarytreeSVMLIJingmin,GUOMin*(CollegeofComputerScience,ShaanxiNormalUniversity,Xi’an710062,Shaanxi,China)Abstract:Severalproblemsexistinwheatkernelssuchasinsectinfestation,mold-damagedkernelandsprout-dam
3、agedkernel.Inordertosortthewheatkernelsintodifferenttypesautomatically,anovelapproachwhichintegratesbinarytreeandsupportvectormachine(SVM)isproposedtodiscriminatebetweenfourdifferenttypesofwheatkernelsbyimpactacousticsignals.Atfirst,theimpactacousticsignalswereanalyzedandpote
4、ntialfeatureswereexactedfromtheminbothtimeandfrequencydomains.ThentheSVMbasedonbinarytreewasusedforpatternrecognition.Detectionaccuracyratesofthepresentedsystemforundamagedkernel,insectdamage,moldyandsproutdamagewereabove84.0%.Theexperimentalresultsshowthatourresearchhasahigh
5、valueonapplicationandprovidesafeasiblemethodforautomaticclassificationofwheatkernels.Keywords:wheatimpactacousticsignals;binarytree;supportvectormachine注意:1摘要的撰写:摘要内容(200字左右),不要论及论文的基础和背景知识;直奔目的、方法、结果、结论;不要进行自我评价。目的——本研究要达到的核心目标。方法——所用的原理、理论、条件、对象、材料、工艺、结构、手段、装备、程序等。结果——实验的、研
6、究的最重要结果和数据,被确定的关系等。结论——结果的分析和意义。2中图分类号需准确。3作者信息完整(见页脚)。4收稿日期即是本文首次投稿日期(见投稿平台)5英文摘要需语句通顺,可参考同领域的英文文献。6全文请单栏排版。引言小麦受储藏方式的影响,容易发生霉变、发芽和虫害现象,严重影响储藏小麦的品级,有效地检测和防治工作显得尤为重要。常用的检测方法包括光学技术检测法、机械技术检测法、电子技术检测法等,但是这些检测方法存在劳动强度大,费用高的缺点[1-2]。因此,利用电子计算机将声学技术与模式识别技术相结合,实现高效率、低成本的储粮自动检测成为该领域研
7、究的热点。2001年,Pearson提出利用碰撞声发射方法检测开心果的开口情况,碰撞声检测系统首先采集开心果的碰撞声信号,然后对声信号进行时频域特征提取,采用线性判别分析方法筛选未开口的开心果,其吞吐量约为40颗/秒,分类准确率接近97.0%[3]。2005年,Pearson等利用碰撞声检测小麦的完好性,通过对声音信号时域和频域的分析处理,成功地实现了小麦完好粒和虫害粒(InsectDamagedKernel,IDK)的分类,完好粒的正确识别率为98.0%,IDK的正确识别率为87.0%[4]。2006年,Onaran等利用碰撞声检测系统采集榛子
8、的碰撞声,提取信号的时域最大幅值和线性谱频率,采用支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)进行分类,成功的从发育
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