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基于高光谱结合机器学习对塑料瓶盖的快速分类研究
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作者 周飞翔 姜红 +2 位作者 钟方昊 周贯旭 刘业林 《上海塑料》 CAS 2024年第2期54-59,共6页
为建立一种快速无损分类塑料瓶盖的方法,采用高光谱成像技术对48个塑料瓶盖样品进行检验。首先对原始光谱进行预处理,再分别采用主成分分析法、偏最小二乘-判别分析法和竞争自适应重加权采样法构建高光谱数据集,并对数据集分别使用支持... 为建立一种快速无损分类塑料瓶盖的方法,采用高光谱成像技术对48个塑料瓶盖样品进行检验。首先对原始光谱进行预处理,再分别采用主成分分析法、偏最小二乘-判别分析法和竞争自适应重加权采样法构建高光谱数据集,并对数据集分别使用支持向量机、多层感知机模型和卷积神经网络进行训练。结果表明:利用竞争自适应重加权特征提取构建的塑料瓶盖高光谱图像,在卷积神经网络中的测试集准确率达到了100%。该方法方便快捷,对样品无损且用量少,为塑料瓶盖的分类提供了有力的支持。 展开更多
关键词 高光谱技术 塑料瓶盖 偏最小二乘-判别分析 竞争自适应重加权采样 卷积神经网络
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