基于機器視覺的烤煙鮮煙成熟度判別模型優(yōu)選

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摘要：為解決目前靠人為主觀經(jīng)驗判別鮮煙成熟度并不準(zhǔn)確的問題，對不同成熟度鮮煙葉進(jìn)行圖像處理、特征提取，并建立鮮煙葉成熟度判別模型，以實現(xiàn)鮮煙成熟度的智能判別。通過采集云煙87品種不同成熟度上部煙葉圖像的10種顏色特征和紋理特征，分別進(jìn)行變量聚類分析以及相關(guān)性分析，篩選出每類特征與成熟度相關(guān)性最強的1個特征組成特征子集，利用基于遺傳算法的支持向量機（GA-SVM）、基于粒子群算法的反向傳播（PSO-BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和極限學(xué)習(xí)機（ELM）進(jìn)行鮮煙成熟度的判別研究。（剩余15428字）