基于半监督模糊聚类的黄瓜霜霉病受害程度识别研究  

Research on Disease Level of Cucumber Downy Mildew Based on Partial Fuzzy C-means Algorithm

作　　者：施伟民[1] 杨昔阳[1] 李志伟[1] 

机构地区：[1]泉州师范学院数学与计算机科学学院,福建泉州362000

出　　处：《福建师范大学学报（自然科学版）》2012年第1期33-37,共5页Journal of Fujian Normal University：Natural Science Edition

基　　金：泉州市科技计划项目(2009Z54);福建省教育厅资助项目(JA08216);陕西省科技厅重点国际科技合作项目(2011KW-272010JK932);泉州师范学院校科研基金项目(2009KJ04)

摘　　要：通过定义一种新的半监督模糊聚类算法,提高聚类算法的运行效率和可解释性,结合Fisher线性判别分析,对黄瓜霜霉病的受害程度进行识别研究.针对7个关于叶片色调信息的统计特征,利用判别分析提取出2个主分量.结合一部分叶片的类别属性,对所有叶片的这2个主分量,进行半监督聚类分析.结果表明,对于类别属性已知的叶片,聚类结果与已知类别的一致率达100%,而对于类别未知的数据,一致率也达到95%以上.A novel fuzzy C-means algorithm is proposed to improve the intelligibility and computing efficiency of semi-supervised cluster algorithm.Based on Fisher linear discriminant and the proposed algorithm,the disease level of cucumber leaves infected by cucumber downy mildew are studied.7 hue statistics of cucumber leaves are measured,and 2 feature parameters are founded based on linear discriminant analysis.The result of the partial Fuzzy Gmeuns alyorithm shows that the correct recognition rata is 100% on sample data,and above 95% on test data.

关 键 词：黄瓜霜霉病 半监督 模糊聚类 

分 类 号：O231[理学—运筹学与控制论]