云南省省院省校科技合作计划项目(2004XY16)
- 作品数：4 被引量：13H指数：3
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- 发文基金：云南省省院省校科技合作计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学机械工程更多>>
- X射线果品品质在线检测系统研究被引量：3
- 2010年
- 针对果品品质检测中内在品质检测的难点,研究了果品X射线检测系统及关键技术,分析了系统各部分组成及工作流程,研究了DM642 EVM嵌入式系统的实时通信技术,根据果品的X射线图像特点,提出了基于一类支持向量机分类器和外轮廓检测的X射线果品品质在线检测算法。实验表明,该系统识别率达88%,并满足在线检测的实时性要求。
- 姚富光钟先信
- 关键词：X射线
- 异物在线识别中一类支持向量机机理及实现被引量：7
- 2009年
- 针对高速异物在线识别中正常物料与异物颜色差异及异物颜色随机性的特点，研究了一类支持向量机（OC-SVM）在异物识别中的特性，提出了一种基于一类超球面支持向量机的在线识别算法。通过OC—SVM确定正常物料的颜色分布，从而对异物进行识别。在求解OC—SVM过程中，提出了超球面离心系数ω的概念，并采用Zoutendijk可行方向机制确定工作集，简化了序列最小优化算法。研究工作表明，该算法速度快，整体运算时间比LibSVM减少20％；识别率高，尤其对与正常物料颜色接近的异物有明显效果，与一维和三维正态拟合算法相比，整体识别率提高约8％～10％。
- 姚富光钟先信唐向阳
- 关键词：序列最小优化
- 软X射线果品品质在线检测算法研究被引量：1
- 2010年
- 针对果品品质检测中内在品质检测的难点,分析了果品软X射线检测的图像特点,根据正常果肉与变质部分的成像差异,提出了基于一类支持向量机分类器和外轮廓检测的软X射线果品品质在线检测算法。算法通过超球面OC-SVM建立分类器,根据果品图像由边缘到果核的环状灰度变化,以正常果肉的相对灰度和相对位置作为训练样本,统计计算得到正常果肉的灰度分布范围;轮廓识别采用坐标变换及曲线求二阶导数,避免了果核位置判断误差造成的误判。实验证明,该算法对于内、外部果肉变质的水果,都有良好的识别效果,识别率达88%以上。
- 姚富光钟先信
- 关键词：软X射线
- 一类支持向量机中引导式量子粒子群优化机理及实现被引量：3
- 2011年
- 通过分析量子粒子群在一类超球面支持向量机训练优化的应用机理,提出一种基于引导式量子粒子群(D-QDPSO)的一类超球面支持向量机训练优化算法,根据Zoutendijk最速下行策略确定全局最优gbest的优化方向,计算引导粒子位置;同时在初始化时根据序列最小优化算法(SMO)得到靠近最优解的近似位置,并以约束平面边界点作为初始化粒子,扩大了搜索范围。实验表明,D-QDPSO算法有较好的收敛性能和泛化性能,其误识率比SMO降低约0.12%,运算速度比LPSO提高2倍左右。
- 姚富光钟先信
- 关键词：粒子群优化支持向量机序列最小优化
