公开(公告)号：CN107192686A

公开(公告)日：2017-09-22

申请号：CN201710233798.8

申请日：2017-04-11

Applicant: 江苏大学

Inventor： 武小红 ,  段璐瑶 ,  傅海军 ,  陈博文 ,  武斌 ,  贾红雯 ,  孙俊

IPC: G01N21/3563 ,  G06K9/62

CPC classification number: G01N21/3563 ,  G01N2021/3595 ,  G06K9/6221

Abstract: 本发明公开了一种模糊协方差矩阵的可能模糊聚类茶叶品种鉴别方法，包括如下步骤：一、收集若干个品种的茶叶样本，用红外光谱仪获取茶叶样本红外漫反射光谱信息；二、用多元散射校正MSC对茶叶样本红外光谱进行预处理；三、利用主成分分析PCA将步骤二中获得的茶叶样本红外光谱数据进行降维压缩；四、将步骤三中获得的红外光谱压缩数据用线性判别分析LDA提取鉴别信息后得到包含鉴别信息的训练样本和测试样本数据；五、对步骤四中包含鉴别信息的测试样本用一种模糊协方差矩阵的可能模糊聚类方法以鉴别测试样本中的茶叶品种。本发明具有检测速度快、鉴别准确率高、绿色无污染、所需茶叶样本少、可快速实现茶叶品种鉴别的优点。

公开(公告)号：CN107192686B

公开(公告)日：2020-08-28

申请号：CN201710233798.8

申请日：2017-04-11

Applicant: 江苏大学

Inventor： 武小红 ,  段璐瑶 ,  傅海军 ,  陈博文 ,  武斌 ,  贾红雯 ,  孙俊

IPC: G01N21/3563 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种模糊协方差矩阵的可能模糊聚类茶叶品种鉴别方法，包括如下步骤：一、收集若干个品种的茶叶样本，用红外光谱仪获取茶叶样本红外漫反射光谱信息；二、用多元散射校正MSC对茶叶样本红外光谱进行预处理；三、利用主成分分析PCA将步骤二中获得的茶叶样本红外光谱数据进行降维压缩；四、将步骤三中获得的红外光谱压缩数据用线性判别分析LDA提取鉴别信息后得到包含鉴别信息的训练样本和测试样本数据；五、对步骤四中包含鉴别信息的测试样本用一种模糊协方差矩阵的可能模糊聚类方法以鉴别测试样本中的茶叶品种。本发明具有检测速度快、鉴别准确率高、绿色无污染、所需茶叶样本少、可快速实现茶叶品种鉴别的优点。

公开(公告)号：CN116317835A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202211089273.9

申请日：2022-09-07

Applicant: 江苏大学

Inventor： 陈博文 ,  徐江

IPC: H02S10/12 ,  H02S10/20 ,  H02S30/20 ,  H02S40/38 ,  H02J7/35 ,  F03D9/11 ,  F24S25/60

Abstract: 本发明属于新能源领域，特指一种全气候智能风光储一体化立式发电装置。本发明提出了风力发电风叶嵌入光伏板相结合的技术思路，且设计出光伏发电和风力发电可切换的机械结构，解决了当前风力发电与光伏发电集成化不高的问题。

公开(公告)号：CN106570520A

公开(公告)日：2017-04-19

申请号：CN201610919763.5

申请日：2016-10-21

Applicant: 江苏大学

Inventor： 武小红 ,  陈博文 ,  武斌 ,  孙俊 ,  田潇瑜 ,  戴春霞 ,  杨梓耘 ,  张伟

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/40

CPC classification number: G06K9/6223 ,  G06K9/40

Abstract: 本发明公开一种茶叶检测技术中混合GK聚类的红外光谱茶叶优劣鉴别方法，用线性判别分析法对压缩后的训练样本学习得到包含鉴别信息的训练样本和测试样本，对包含鉴别信息的测试样本运行模糊C均值聚类，得到初始模糊隶属度和初始聚类中心，先计算模糊散射矩阵和模糊隶属度值，再计算出典型值，根据典型值计算出聚类中心，分别计算包含鉴别信息的训练样本的平均值到测试样本的聚类中心的欧式距离，若聚类中心到训练茶叶的平均值的欧式距离最小则判定该聚类中心所属茶叶品种和这种训练样本的茶叶品种是相同品种，根据模糊隶属度值判定测试样本所属茶叶和类别；本发明将典型值增加进入函数中，可以大幅度降低处理噪声数据时出错的概率。