基于联盟博弈和极限学习机的棉花异性纤维识别方法

针对棉花异性纤维(棉花采摘、摊晒、收购、储存、运输及加工过程中混入棉花中的非棉纤维)识别问题,提出了一种基于联盟博弈和极限学习机相融合的棉花异性纤维识别方法,该方法利用基于联盟博弈的特征选择方法确定最优的特征集,随后利用极限学习机进行棉花异性纤维识别并与支持向量机、k近邻法进行了试验比较.试验结果表明,该方法、支持向量机和k近邻法可以实现的准确率分别为90.15%、88.46%和86.30%.相对于另两种方法,该方法具有最高的识别准确率,并使特征集的特征数由75个降为25个.