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山东大学学报(工学版) ›› 2010, Vol. 40 ›› Issue (5): 137-140.

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基于BIRCH的木材缺陷识别

吴东洋,业宁   

  1. 南京林业大学信息技术学院,  江苏 南京 210037
  • 收稿日期:2010-04-02 出版日期:2010-10-16 发布日期:2010-04-02
  • 作者简介:吴东洋(1978-),女,辽宁沈阳人,讲师,研究方向为数据挖掘.E-mail:eassun2000@sina.com.cn
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(60573024)、江苏省自然科学基金资助项目(BK2009393)

Wood defect recognition based on BIRCH cluster algorithm

WU Dong-yang, YE Ning   

  1. School of Information Technology, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China
  • Received:2010-04-02 Online:2010-10-16 Published:2010-04-02

摘要:

提出了一种新的基于分层的平衡迭代归约及聚类(balance iterative reducing and clustering using hierarchies,BIRCH)算法的木材缺陷识别方法,讨论了关于分支因子(B,L)、阈值T的选取及非缺陷类判别问题。该方法通过在一定阈值内构建CF树,产生初始聚类,对初始聚类进行非缺陷类判别,自动识别木材缺陷类及位置并标记。实验结果表明,该算法能有效地进行木材缺陷识别,平均识别查准率约为86.3%,平均识别查全率约为90.1%。

关键词: 分层的平衡迭代归约及聚类, 聚类分析, 木材缺陷

Abstract:

A new method for wood defect recognition based on BIRCH algorithm is been proposed. The problems about branch factor (B, L)、the selection of threshold T and the discrimination of non-defect class are been discussed. To produce the initial clustering, distinguish non-defect class for the initial clustering, automatically identify the location of the wood’s defects and mark it, a CFtree within a certain threshold is been built. The experimental results show that this algorithm can identify the wood’s defects efficiently, the average defecting precision ratio is about 86.3%, and the average defecting recall ratio is about 90.1%.
 

Key words: BIRCH, clustering method, wood defect

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