针对未知物体的分类问题，提出了一种基于支持向量机和关联成像的分类方法。该方法利用线性判别分析法提取出物体的特征向量，并根据该特征向量设计出应用于关联成像系统的特征散斑，将特征散斑照射物体获得桶探测器值，支持向量机可以依据桶探测器值进行判别从而获得物体的类别。该方法的可行性在MNIST数据集上得到了验证，结果表明，该方法在10个分类任务中均可取得较高的分类准确率，平均分类准确率达90.5%。与其他分类方法的对比结果表明，所提方法在准确率上更具优势。

不同品种茶叶因其所含的有机化学成分不同, 其效果也会有差别。 所以, 寻找出一种能准确迅速的鉴别茶叶品种的技术方法是非常重要的。 近红外光谱(NIR)分析是一种无损检测技术, 能很好的鉴别茶叶品种。 使用NIR光谱仪采集茶叶的NIR数据。 为了对包含噪声信号的茶叶近红外光谱进行准确鉴别, 提出了一种模糊线性判别QR分析的新方法, 可以对茶叶近红外光谱进行准确分类。 通过使用模糊线性判别分析（FLDA）将由主成分分析（PCA）压缩的茶叶近红外光谱数据进行降维, 由模糊线性判别分析得出的特征向量构建鉴别向量矩阵, 对鉴别向量矩阵进行矩阵的QR分解, 得到新的鉴别向量矩阵。 经过模糊线性判别QR分析后使用K近邻算法进行分类, 具有准确率高等优点。 以岳西翠兰、 六安瓜片、 施集毛峰和黄山毛峰四种茶叶为研究样本, 每类65个, 茶叶样本总数为260个。 采集茶叶近红外光谱数据的仪器为AntarisⅡ型傅里叶近红外光谱仪对光谱数据进行预处理, 采用多元散射校正, 由于采集到的茶叶光谱数据存在散射干扰。 以此得到的近红外光谱数据的维数为1557维, 通过主成分分析压缩数据集的维数, 使得光谱数据集的维数达到7维。 经压缩过后的光谱数据集中的鉴别信息再通过模糊线性判别QR分析进行提取, 使得光谱数据的维数降低到3维。 利用K近邻算法对茶叶样本进行分类, 实现对茶叶品种的准确分类。 最后进行三种算法分析结果的比较, 分别是主成分分析结合K近邻算法、 主成分分析和线性判别分析结合K近邻算法、 主成分分析和模糊线性判别QR分析结合K近邻算法。 在权重指数m=2, K=1条件下, 最后的分类准确率分别为83.89%, 87.78%和98.33%。 实验结果显示: 模糊线性判别QR分析可以实现茶叶近红外光谱的准确鉴别分析, 其展现出来的效果比主成分分析和线性判别分析表现的效果更好。

基于近红外光谱技术对木材产地进行识别必须依赖于光谱数据预处理方法和校准模型, 然而大多数采用近红外光谱技术识别木材产地的研究工作都是采用经典的线性模型。 构建木材地理溯源系统有利于促进木材市场的良性发展, 打击乱砍滥伐, 保护濒危树种。 为提高木材产地识别效率, 提出一种基于近红外光谱技术结合机器学习的木材产地识别方法。 首先建立木材产地的光谱数据集, 采集来自两种不同产地的樟子松、 泡桐、 榉木、 柚木、 椴木和臭椿的光谱数据, 每个树种构成一个数据集, 并将特征维度降至2维, 以探索各数据集的数据分布情况; 其次对原始光谱数据进行特征工程, 即分别采用主成分分析法和线性判别分析法对高维光谱数据进行降维处理, 以提高模型的泛化能力, 并对比两种降维技术对模型准确率的影响; 最后构建木材产地鉴别模型, 分别从非线性算法、 回归算法、 分类算法、 概率算法、 集成算法和深度学习算法六个角度选取了支持向量机、 逻辑回归、 K最近邻、 朴素贝叶斯、 随机森林和人工神经网络6种算法建立模型, 采用学习曲线、 网格搜索法、 K折交叉验证等算法优化模型参数以提高模型识别准确率及稳健性, 并从模型的准确率与运行时间两个层面来评估模型效果。 结果表明, 基于近红外光谱技术结合机器学习是识别木材地理来源的有效手段, 樟子松、 泡桐、 榉木、 柚木、 椴木和臭椿的准确率分别达到98.3%、 100%、 100%、 100%、 100%、 98.3%, 相应的模型运行时间分别为0.183、 0.182、 0.181、 0.182、 11.424和12.969 s。 综合分析6种模型在各数据集上的表现, 发现非线性的支持向量机和人工神经网络模型比其余模型更具有优势。 其中, 基于人工神经网络构建的木材产地鉴别模型表现优异, 在各数据集中识别率最高, 但运行时间远多于其余算法。

茶叶是全球最受欢迎饮品之一, 且具有丰富的营养价值, 但目前市面上的茶叶鱼龙混杂, 难以辨别。 因此, 快速准确的分类方法对茶叶进行鉴别具有重要的研究意义。 由于大多数化合物基频吸收带均出现在波长为2 500～25 000 nm的中红外区域, 茶叶的中红外光谱中含有大量关于茶叶品种的特征鉴别信息, 利用这一显著特点可以对其进行分类。 提出模糊协方差学习矢量量化(FCLVQ), 该算法在GK(Gustafson-Kessel)聚类的基础上, 引入学习向量量化(LVQ)中学习速率的概念, 用以控制模糊类中心的更新速率。 FCLVQ结合中红外光谱, 通过不断迭代计算样本模糊隶属度值和模糊聚类中心, 实现对茶叶的快速精准分类。 选取市场上的峨眉山茶叶、 优质竹叶青茶叶、 劣质竹叶青茶叶作为实验对象。 将实验对象分为3组（每个品种各1组）, 每组32个, 共计96个样本。 利用FTIR-7600型傅里叶红外光谱分析仪分别采集每组样本的中红外光谱数据, 每组样本采集三次, 取其平均值作为样本的红外光谱数据。 首先, 由于原始光谱含有噪声数据, 故使用多元散射校正(MSC)作降噪预处理; 其次, 由于光谱数据维数高达1 868维, 采用主成分分析(PCA)将光谱数据降至14维, 其14个主成分的累计贡献率为99.74%; 然后将降维后的光谱数据使用线性判别分析(LDA)进一步降至2维, 同时提取数据中的鉴别信息; 最后运行模糊C均值聚类算法(FCM), 将其运算得到的聚类中心作为FCLVQ的初始聚类中心参与迭代, 设置模糊隶属度的权重指数m=2, 最终分类准确率高达95.25%。 将FCM算法、 GK算法、 模糊Kohonen聚类网络(FKCN)算法与FCLVQ算法的运行结果进行对比, FCM, GK和FKCN的分类准确率分别为90.91%, 92.41%和90.91%。 结果表明, 与其他三个算法相比较, FCLVQ在m=2, 主成分个数为14时有着更好的分类效果, 可以用来实现对茶叶品种的准确分类。

针对东北地区多个品种大豆的分类鉴别需求, 本文采用理论计算与实验分析相结合的研究方法, 开展对6个品种大豆的分类鉴别。油酸和亚油酸是大豆的重要构成成分, 首先以密度泛函理论为基础, 构建油酸和亚油酸分子空间结构, 并利用B3LYP/6-31+G(d,p)基组优化并计算其理论拉曼光谱。再通过实验获取油酸、亚油酸分析纯和6个品种大豆的拉曼光谱, 并将所得理论拉曼光谱与实验拉曼光谱做出比对, 发现各品种大豆均在1281、1445、1662和2904 cm-1处有较强拉曼峰。最后以此四个拉曼峰作为特征峰, 运用主成分分析法(PCA)和线性判别分析法(LDA)对不同品种大豆做可视化分类, 分类正确率达到90%。研究结果表明, 密度泛函理论结合拉曼光谱法能够开展对大豆品种的有效分类, 对智慧农业的发展提供了一定借鉴意义。

High-grade squamous intraepithelial lesion (HSIL) is regarded as a serious precancerous state of cervix, and it is easy to progress into cervical invasive carcinoma which highlights the importance of earlier diagnosis and treatment of cervical lesions. Pathologists examine the biopsied cervical epithelial tissue through a microscope. The pathological examination will take a long time and sometimes results in high inter- and intra-observer variability in outcomes. Polarization imaging techniques have broad application prospects for biomedical diagnosis such as breast, liver, colon, thyroid and so on. In our team, we have derived polarimetry feature parameters (PFPs) to characterize microstructural features in histological sections of breast tissues, and the accuracy for PFPs ranges from 0.82 to 0.91. Therefore, the aim of this paper is to distinguish automatically microstructural features between HSIL and cervical squamous cell carcinoma (CSCC) by means of polarization imaging techniques, and try to provide quantitative reference index for pathological diagnosis which can alleviate the workload of pathologists. Polarization images of the H&E stained histological slices were obtained by Mueller matrix microscope. The typical pathological structure area was labeled by two experienced pathologists. Calculate the polarimetry basis parameter (PBP) statistics for this region. The PBP statistics (stat PBPs) are screened by mutual information (MI) method. The training method is based on a linear discriminant analysis (LDA) classifier which finds the most simplified linear combination from these stat PBPs and the accuracy remains constant to characterize the specific microstructural feature quantitatively in cervical squamous epithelium. We present results from 37 clinical patients with analysis regions of cervical squamous epithelium. The accuracy of PFP for recognizing HSIL and CSCC was 83.8% and 87.5%, respectively. This work demonstrates the ability of PFP to quantitatively characterize the cervical squamous epithelial lesions in the H&E pathological sections. Significance: Polarization detection technology provides an e±cient method for digital pathological diagnosis and points out a new way for automatic screening of pathological sections.