基于多维特征参数优化的山羊绒鉴别技术

摘要

利用显微镜鉴虽山羊绒是目前行之有效的方法之一,但由于类山羊绒的不断出现和山羊绒鳞片结构的变异,山羊绒与类山羊绒的鳞片鉴别特征参数相互交叉,用单独的参数相互比较易产生误判.用多雏模糊C均值聚类(FCM)分析方法,将羊城纤维鉴别特征参数按纤维直径分为7个比对(聚类)中心;按不同的权重将多维的单独参数优化成一个综合指标;通过比较综合指标与聚类中心的距离判别纤维类属.山羊绒与细羊毛及山羊绒与牦牛绒鉴别的两个实例,证明了这一分析方法,可用来验证初步判别的可信度,降低山羊绒鉴别的误判率.