基于聚类分析的育种小麦机械裂纹硬度算法

摘要：

为进一步寻求适宜作为育种小麦机械裂纹硬度值聚类分析的优势算法,通过借助于虚拟弹性模量计算法,测定产生机械裂纹的育种小麦籽粒不同组分硬度值,并结合基于邻域改进K-medoids算法与传统的PAM算法、快速K-medoids算法分别对育种小麦籽粒(表皮、内部)机械裂纹硬度数据集进行聚类分析比较.实验结果表明:改进K-medoids算法的时间性能明显优于PAM算法和快速K-medoids算法,在育种小麦籽粒表皮、内部机械裂纹硬度数据分析时间上分别减少2.585s、0.103s和0.603s、0.551s,较其余两种算法的聚类误差平方和小、聚类准确率高(90％以上),该算法可为育种小麦籽粒信息的准确、快速整理提供理论依据.

关键词：改进K-medoids算法、育种小麦、机械裂纹硬度、聚类分析

所属期刊栏目：37

分类号：S226(农业机械及农具)

资助基金：甘肃政法学院青年科研资助项目GZF2014XQNLW19

在线出版日期：2017-02-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：37-40,88