資料介紹
蟲害損害大量儲(chǔ)糧,長期食用蟲蛀粒小麥會(huì)造成營養(yǎng)不良,甚至誘發(fā)疾病,因此對(duì)受損粒小麥的檢測工作刻不容緩。本文提出一種新的基于碰撞聲的方法結(jié)合極限學(xué)習(xí)機(jī)與蜻蜓優(yōu)化算法檢測小麥蟲蛀粒與發(fā)芽粒。從時(shí)域頻域兩方面提取信號(hào)特征,包括:時(shí)域短時(shí)窗口最大幅值與方差、峭度、3階Renvi熵、功率譜均方根。隨后采用極限學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行分類,并用蜻蜓算法優(yōu)化相應(yīng)參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,93%的完好粒、95%的蟲蛀粒及87%的發(fā)芽粒被正確識(shí)別,表明了本文所提出算法對(duì)受損粒小麥檢測的有效性。
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