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专利名称：一种混合模糊C均值聚类的苹果品种分类方法申请号：2018103364760 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：有许可相似专利发布日：2025/04/23
摘要：本发明公开了一种混合模糊C均值聚类的苹果品种分类方法，采集苹果样本的近红外光谱；针对不同品种的苹果样本，用近红外光谱仪采集苹果样本的傅里叶近红外漫反射光谱信息，将光谱信息存储在计算机里；对苹果近红外光谱进行降维处理；将苹果样本近红外光谱采用主成分分析方法(PCA)进行压缩降维处理；用混合模糊C均值聚类方法对苹果品种进行分类处理，根据混合模糊C均值聚类方法得到模糊隶属度，对苹果品种进行分类。能够有效实现对苹果检测速度快，分类准确率高，不造成损坏，提高分类苹果品种分类的准确率，且采用近红外光谱技术实现无损检测。

专利名称：一种融合矩阵和向量特征提取的Foley-Sammon人脸识别方法申请号：2017102290943 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：有许可相似专利发布日：2024/12/18
摘要：本发明公开了一种融合矩阵和向量特征提取的Foley‑Sammon人脸识别方法。首先，计算人脸图像矩阵水平方向上的两维Foley‑Sammon鉴别向量矩阵，再计算人脸图像矩阵垂直方向上的两维线性鉴别向量矩阵，然后利用两个鉴别向量矩阵实现人脸图像的双向压缩。将压缩后的每个人脸图像分别按行和列拉成向量后融合成一个向量数据。提取融合后向量数据的鉴别信息。最后用最近邻分器对结果进行分类处理，实现人脸图像的准确识别。本发明在水平方向上采用Foley‑Sammon的方法和垂直方向采用两维线性鉴别方法提取鉴别信息，可以得到人脸图像互补的鉴别特征信息，尽可能得保留人脸图像的主要特征信息，使人脸图像的鉴别信息提取更加充分，从而提高人脸图像的识别率。

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