【摘要】随着信息技术的快速发展，海量高维数据不断涌现，高维数据明显增加了计算，存储的代价，给机器学习，模式识别等提出严峻的挑战，如数据灾难。数据降维能有效地避免维数灾难，已经成为图像检索，模式识别，机器学习等领域的热点问题。其中非负矩阵分解（Non-negativeMatrixFactorization，NMF），是一种强大的数据降维工具，已经在机器学习（如分类，聚类问题）领域得到广泛使用。面对高 […]

【摘要】马铃薯作为世界上重要的农作物之一,具有良好的工业、食用及药用价值。马铃薯的品质尤其是缺陷将直接影响其经济价值,对马铃薯缺陷进行检测研究有助于提高其商品价值。在实际检测过程中,马铃薯的缺陷程度、缺陷放置方向、检测系统关键参数和数据处理方法均会对检测结果造成很大影响,因此,研究检测系统的关键参数,确定物料多因素及不同数据处理方法对检测结果的影响,进而建立马铃薯内外部缺陷无损检测模型,实现快速、 […]