基于LS-SVM的烤烟烟叶产地判别.doc

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1、基于LS-SVM的烤烟烟叶产地判别基于LS-SVM的烤烟烟叶产地判别摘要:为了探索一种快速有效的烤烟烟叶产地鉴别方法,利用近红外光谱技术结合最小二乘支持向量机(,,,,,,)对烤烟烟叶的产地进行了判别。选择云南、湖北、河南三地不同等级烤烟烟叶作为研究对象,对原始光谱数据进行平滑和附加散射校正(,,;)预处理后再进行主成分分析,选择,,,,个主成分作为输入变量进行,,,,,,建模。结果显示,该,,,,,,模型预测效果较好,预测相关系数,,?,(,,,,,预测标准误差(,,,)和预测均方根误差(,,,,,)分

2、别为,(,,,,和,(,,,,,优于偏最小二乘回归(,,,)的预测结果,基于,,,,,,的近红外光谱技术能够很好地对烟叶产地进行判别。关键词:烟叶;产地判别;近红外光谱;最小二乘支持向量机,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,;;,,,,,b,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,(,(;,,,,,,,,,;,,,;,;,(;,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,;;

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7、,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,;;,,,,,(,,,,,,,,:,,,,;;,,,,,;o,,,,,,,,;,,,,,,,,;,,,,,,;,,,,;,,,;,,,,,,?,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,;,,,,,(,,,,,,)烟草是我国重要的经济作物,烟叶的品质与遗传因素、栽培措施、调制技术和产地环境等密切相关。其中,产地环境(海拔、温湿度、气候条件等)对烟叶品质的影响极为明显,也是构成不同品牌卷烟特有风格的基础,但不同产地的烟叶特征迄今难以量化描述。目前,对

8、烤烟烟叶产地的判别除依赖感官评定外,需要对其化学成分进行分析,判别过程费时、费力。因此,研究一种能够快速、准确地对烤烟烟叶产地进行判别的方法非常必要。,,,,等,,,采用神经元网络方法对美国本土及国外,,,,多个烟叶样品的近红外光谱(,,,,)信息进行分析,对本国烟叶取得了很好的模式识别结果。国内研究人员曾采用,,,法预测了烟草根、茎、叶中的蛋白质、总糖、总氮、总植物碱等,,,,,,采用主成分分析的马氏距离法判别烟叶产地归属,

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