摘要
针对现有分类方法不能判断散粒体的整体类别及其奇异性问题,研究大米奇异品质特征分布规律,提出基于特征分布的散粒体奇异性识别方法。以大米的颜色特征为例,分别估计纯类别样本、不同比例的二元混合样本的特征分布,作为该特征在对应混合比的目标分布,建立以特征分布为基本样本、混合类别及混合比为类标签的大米颜色特征分布数据集。对被试样本,估计它的特征分布,分别计算它与各个目标分布的误差,将其划分为取得最小误差的目标分布所对应的类别。实验结果表明,所提出的方法能够识别被试的奇异性及奇异样本的混合比,分类准确率和召回率达到100%。
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单位河南牧业经济学院; 河南工业大学