一种基于优化的模糊学习矢量量化的苹果分类方法

摘要

本发明是一种基于优化的模糊学习矢量量化的苹果分类方法，其包括以下步骤：第一步，苹果样本近红外光谱采集；第二步，用主成分分析方法对苹果的近红外光谱进行降维处理；第三步，运行模糊C‑均值聚类以得到初始聚类中心；第四步，用优化的模糊学习矢量量化方法进行苹果品种的分类。本发明解决了模糊学习矢量量化处理含噪声数据时对噪声敏感的问题，具有检测速度快，分类准确率高，分类效率高，对苹果不造成损坏等优点，可实现不同品种苹果的分类。