【摘 要】
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苹果的分类是苹果采收后商品化处理的重要环节。为了快速、无损和有效地实现苹果的分类,利用近红外光谱技术采集四种苹果的近红外反射光谱,用主成分分析对高维的近红外光谱进
【机 构】
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滁州职业技术学院信息工程系,江苏大学电气信息工程学院
【基金项目】
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安徽省高等教育振兴计划人才项目“高校优秀青年人才支持计划”（皖教秘人[2014]181号）,安徽省高校省级优秀青年人才基金项目（No.2012SQRL251）,安徽省高校省级科学研究项目（No.KJ20122302）.
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苹果的分类是苹果采收后商品化处理的重要环节。为了快速、无损和有效地实现苹果的分类,利用近红外光谱技术采集四种苹果的近红外反射光谱,用主成分分析对高维的近红外光谱进行降维处理,分别运行线性判别分析,二次判别分析,模糊非相关判别转换和Foley-Sammon判别分析提取鉴别信息,用k-近邻分类器进行分类。分类结果表明,模糊非相关判别转换能更好地提取苹果近红外光谱的品种鉴别信息,达到了最高的分类准确率。
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