茶叶拼配也能人工智能

茶叶拼配是茶叶加工的一种工艺

也是一项比较难的技术

通过评茶师的感官经验和拼配技术

把具有一定的共性而形质不一的产品

择其所短 美其形 匀其色

提其香 浓其味 拼合在一起

本篇来示例“人工智能茶叶拼配”

首先把茶叶拼配问题模型化

本次从

茶叶名称、茶树品种、加工工艺、产地

进行茶叶相似性的判断

再进行符号定义

从茶树品种、加工工艺、产地

三个属性分层

定义1(泛化关系)

对于属性a中任意两个属性值

若存在从节点1到节点2的有向边

称两个属性值是泛化关系

定义2( 空间距离)

任意两点t1和t2，

称其最优泛化元组的语义量

为两点间的空间距离，用d( t1，t2) 表示

茶叶拼配算法

通过Dewey编码标识节点

快速判断分层树中

节点的分层关系和节点间的泛化关系

计算点间的空间距离

来到了关键时刻

茶叶拼配关键在于哪些归为一类

用K中心点算法

首先任意选择点集中的k个对象为中心点

计算剩余对象与这k个点之间的距离

并将其分配到与其最近的中心点

然后通过多次迭代

反复用非中心点代替中心点

并计算替换代价的方法

使聚类质量达到最优

算法 TBBOK( T，K，Num)

Input: T，原始数据元组;

K，输出子簇的个数

Num: 最大迭代次数

Output: T'，拼配后数据元组

Begin

Initial( T) ;

N←0;

While ( N ＜ Num)

DT←InitDivision( T) ;

ＲPoint←ＲSelect( T) ;

S←ＲeplaceCost ( ＲPoint，DT) ;

If ( S ＜ 0)

Ｒeplace ( ＲPoint，DT) ;

else

T'← DealWithOB( DT) ;

Break;

End If

N←N + 1;

End While

End

假设算法输入规模为n，输出规模为b

则算法循环( n-b) 次

每轮算法时间可以认为是O( n)

算法在最差情况下为O( n^2 )

结果对于10000数量级的数据

智能处理远优于人工拼配