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1.
该研究基于近红外光谱(NIRs)技术,以2016~2018年来自13个省份的937个烟叶样本为研究对象,比较了竞争性自适应重加权采样方法(CARS)、蒙特卡洛无信息变量消除法(MC-UVE)以及随机青蛙算法(RF)3种变量筛选方法的极限学习机(ELM)模型效果,与常规判别方法偏最小二乘判别分析(PLS-DA)比较,验证了ELM模型的优势。并通过教与学优化(TLBO)算法对ELM模型进行优化,建立烤烟样本的等级判定模型。结果表明,验证集的分类正确率达到90.16%,测试集的外部验证表现良好,TLBO-ELM模型收敛速度快,泛化能力强,可应用于烤烟等级判定。近红外光谱技术结合教与学算法优化极限学习机为智能化实现烟叶等级判定提供了一种新方法。  相似文献   
2.
烟草是一种成分复杂的天然植物,地理位置、生长条件等外界因素直接影响着烟叶的品质;我国烟叶种植范围十分广泛,每个产区种植的烟叶都有其独特的风格特征,不同产区的烟叶配比对卷烟的质量起着决定性的作用。为实现烟叶产地准确、快速判别,基于近红外光谱(NIRS),采用灰狼算法(GWO)优化的支持向量机(SVM)算法实现烟叶产地鉴别分类。以8个产地的824个烟叶样本为研究对象,基于x-y距离样本集划分(SPXY)方法得到校正集617个和验证集207个样品。首先应用最佳波长筛选方法,如竞争自适应加权采样(CARS)和随机青蛙(RF)算法减少光谱冗余信息,最终从1 609个变量中分别获得141和534个与产地相关的重要变量,并以此输入SVM作为建模数据,接下来在相同搜索范围内比较了粒子群优化算法(PSO)、遗传算法(GA)和GWO对SVM分类模型的优化效果。结果表明,经RF筛选后的光谱变量较CARS具有更好的产地建模性能,其中RF-GWO-SVM对8个产地烟叶的整体判别正确率达到了96.62%,相较于RF-PSO-SVM和RF-GA-SVM正确率更高。同时,RF-GWO-SVM的运行时间分别比RF-PSO-SVM和RF-GA-SVM的运行时间缩短156和131 min,RF-GWO-SVM具有精度更高、寻优速度更快等优点。GWO对于SVM模型参数具有更高效的优化能力,可用于烟叶产地快速鉴别模型的建立。  相似文献   
3.
近红外光谱技术因快速、无损等特点,已广泛应用于烟草行业质量快速分析。然而,由于采收时间、环境差异等因素的影响,建立的近红外定量模型在新批次样本中的预测性能通常变差,因此必须对原有模型进行维护和更新。该研究采用半监督无参数校正增强(SS-PFCE)方法,通过约束优化,对主模型的回归系数进行修正。首先建立了2016年烟叶样本总糖含量的原始定量模型,其预测相关系数(Rp)为0.997 8、预测均方根误差(RMSEP)为0.310 8。采用SS-PFCE方法对模型更新后,分别预测2017年、2018年和2020年样本的总糖含量,3个测试集的Rp值比未更新模型提高了0.13%、1.32%和4.29%,RMSEP分别下降了15.26%、58.69%和36.53%。与重新建立的定量分析模型相比,更新后的模型具有更优的预测性能,同时大大降低了建模成本。研究表明,SS-PFCE方法可高效地实现不同年份烟叶样本的模型维护,在实际生产中具有重要的应用价值。  相似文献   
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