基于多源特征融合的烟叶分拣分级方法和系统

本发明提供了一种基于多源特征融合的烟叶分拣分级方法和系统，方法包括预处理烟叶样本的理化数据和原始图像，分别构建特征数据序列和图像集合；通过预训练卷积神经网络提取图像特征值序列；基于特征数据序列构建相似度矩阵，迭代合并最相似样本并更新矩阵直至获得预定数量的分类样本；融合分类样本的特征数据序列和图像特征值序列作为输入，训练多层感知机网络得到分级模型；最后融合待分级样本的多源特征输入模型输出分级结果。本发明可以通过多源特征融合与动态样本合并优化分级精度。