КЛАССИФИКАЦИЯ АГРАРНОЙ ЗЕРНОВОЙ ПРОДУКЦИИ НА ЗДОРОВЫЕ И ЗАРАЖЕННЫЕ ПЛЕСЕНЬЮ ПО ИХ ЦВЕТОВЫМ ХАРАКТЕРИСТИКАМ

Аннотация

В данной статье представлены различные этапы построения системы классификации аграрной зерновой продукции на здоровые и заражённые плесенью. На первом этапе рассматриваются и тестируются методы выбора подмножеств цветовых признаков зерновой продукции. Селектируются те из них, которые обладают высокой дискриминационной информативностью относительно задачи классификации. Затем к отобранной продукции применяются различные классификаторы, производительность и точность которых оценивается и выбирается.

Ключевые слова

Литература

1. Колориметрия. URL: https://www.lkmportal.com/enc/kolorimetriya.
2. Клюев В.В., Соснин Ф.Р., Филинов В.Н. Неразрушающий контроль и диагностика : справочник. Москва: Машиностроение, 2003. 656 с.
3. Штейнберг Т.С., Семикина Л.И., Шведова О.Г. О разработке инструментального метода оценки цвета муки, выработанной из твердой пшеницы для макаронных изделий. Хлебопродукты. 2014. № 1. С. 56–60.
4. Юстова Е.Н. Цветовые измерения (Колориметрия). Санкт-Петербург: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2000. 97 с.
5. Джадд Д., Вышецки Г. Цвет в науке и технике. Москва:.Мир. 1978, 592 с.
6. Kavdir I., D.E.Guyer, Evaluation of different pattern recognition techniques for apple sorting, Biosystems Engineering 99, p.211-2129, 2008.
7. Serkan G., O. N. Gerek et al., The search for optimal feature set in power event classification, Expert systems with applications, 2009.
8. Pazoki A., Z. Pazoki, Classification system for rain fed wheat grain cultivars using artificial neural network,African Journal of Biotechnology Vol.10(41), p. 8031-8038, 2011.
9. Tsang C. et.al., Genetic-fuzzy rule mining approach and evaluation of feature selection techniques for anomaly intrusion detection,Pattern Recognition40,p.2373-2391, 2007.