基于固态发酵温度的曲线特征提取算法及应用

作者：陈树; 张继中

来源：计算机与数字工程, 2019, (08): 1895-1899.

• 曲线特征提取
• 支持向量机
• 二叉树
• 固态发酵
• 分类 curve feature extraction
• support vector machine
• binary tree
• solid state fermentation
• classification

固态发酵过程的窖池温度、入窖水分、入窖酸度和入窖淀粉等因素和出酒率有很大的相关性,针对发酵周期较长,温度数据维数偏高导致其他属性作用降低的问题,引用相对高度的定义,借鉴其中的思想,提出了一种曲线特征提取算法。整个过程采用递归方法,每次提取均取曲线上离曲线两端连接线段最远的点,利用这些点将曲线分成多个曲线段,从左到右遍历这些曲线段,得到曲线段对应的相对高度,并从左到右依次存放在对应的二叉树根节点下面的子节点上,用相对高度描述温度曲线,每个温度曲线对应唯一的特征。实验用支持向量机分别对高斯拟合法预处理后的温度数据、提取出的温度曲线特征、曲线特征加入窖水分、入窖酸度和入窖淀粉进行分类,分别记为M1、...

• 单位
  江南大学