基于改进蚁群算法的棉花异性纤维目标特征选择方法

摘要：

为提高基于机器视觉的棉花异性纤维在线分类的精度和速度,提出一种基于改进蚁群算法的棉花异性纤维图像目标特征选择方法.采用初始选择概率预处理方案,设置特征初始概率,降低了冗余特征影响,缩短了算法搜索时间;利用分段变异运算及取优舍劣策略,对棉花异性纤维的颜色、纹理、形状3类特征进行分段变异,避免了算法局部收敛,选出了全局最优特征集.实验结果表明,改进的蚁群算法比基本蚁群算法优化能力更强,搜索时间更短,优化得到的棉花异性纤维特征子集的特征个数比原特征集减少了2/3,分类正确率由84%提高到93%.

关键词：棉花、异性纤维、图像处理、特征选择、蚁群算法

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目30971693;教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目NCET-09-0731

在线出版日期：2012-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：168-173