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基于聚类分析的木材缺点辨认研究

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毕业论文范文题目：基于聚类分析的木材缺点辨认研究，论文范文关键词：基于聚类分析的木材缺点辨认研究
基于聚类分析的木材缺点辨认研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：在木板材加工出产中,我国在木材缺点检测技巧及设备远远掉队于那些林业发达的国度。传统的基于物理方法的检测手段存在检测设备本钱高,对实际检测物理环境请求苛刻等问题。而采取机器主动对木材缺点检测与定位,可能降落人为辨认过程中情感、疲劳等主观因素影响,但辨认速度跟正确率有待进一步进步。本论文针对传统的木材缺点辨认方法存在的问题,研究多种木材图像特点提取方法,提出新的基（文章此处忽略..）于无监督聚类木材缺点主动辨认技巧进行研究,研究内容包含以下多少个方面：1、基于色彩矩特点跟聚类分析技巧实现木材名义缺点辨认。该方法提取木材名义图像色彩矩特点,利用K-MEANS聚类算法对木材名义缺点主动辨认,通过不同缺点类型辨认效力的统计,表明了低阶色彩矩特点提取跟K-MEANS算法辨认的有效性。2、提出了基于GLCM(GrayLevelCo-occurrencem（此处忽略..）atrix,灰度共生矩阵)的木材缺点辨认方法。基于GLCM提取木材图像的14个纹理特点,打算特点值间的相干联数矩阵,选取5个存在代表性的特点。通过对比实验成果表明基于GLCM的纹理特点提取方法存在较好的辨认精度。3、提出了基于BIRCH(BalancedIterativeReducingandClusteringusingHierarchies,基于分层的均衡迭代归约及聚（文章此处忽略..）类)算法的木材缺点辨认方法。该方法通过在必定阈值内构建CF树,产生初始聚类,具体探讨了分支因子(B,L)阈值T的选取及非缺点类断定问题。通过与K-MEANS算法对比实验,成果表明该算法的良好的辨认机能。4、提出了一种新的基于AP(AffinityPropagation,近邻传播)算法的木材缺点辨认方法。该方法提取木材图像的色彩矩特点,改进图像的搜查方法,采取多遍扫描图像、（略..）主动调剂滑动窗格大小的方法,有效降落特点提取后样本集数据条目,减小间隔矩阵S的维数,进而降落AP算法旁边隔矩阵、代表阵、适选阵跟决定阵维数。实验表明,改进的AP聚类方法可能获得较好的辨认后果,有效地进步了辨认正确率,辨认速度也明显进步。关键字：聚类分析；木材缺点；AffinityPropagation;BIRCH;GLCM。

以上为本篇毕业论文范文基于聚类分析的木材缺点辨认研究的介绍部分。

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