| 近红外光谱结合LSTSVM算法判别不同等级烟叶 |
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| 引用本文： | 宋相中,赖衍清,李祖红,郑波,李倩倩,吴丽君,张录达,熊艳梅,闵顺耕.近红外光谱结合LSTSVM算法判别不同等级烟叶[J].分析科学学报,2014(3):327-331. |
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| 作者姓名： | 宋相中 赖衍清 李祖红 郑波 李倩倩 吴丽君 张录达 熊艳梅 闵顺耕 |
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| 作者单位： | 中国农业大学理学院;云南省烟草公司曲靖市公司; |
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| 基金项目： | 中国烟草公司资助项目(No.2010YN65) |
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| 摘 要： | 本文用近红外光谱结合最小二乘双胞胎支持向量机(LSTSVM)算法建立了烟叶等级分类模型。从三个等级共210个烟叶样品中,取出120个样品作为建模集,剩余90个样品作为预测集。为了建立最优模型,对光谱预处理方法和模型参数进行筛选优化,最优模型对预测集样品的平均识别率为95.56%,结果表明该方法可以作为烟叶等级分类的一种有效方法。此外,将该算法与SIMCA、PLS-DA、SVM等三种常见的模式识别算法进行了比较,结果表明基于样品的原始光谱,同等条件下,LSTSVM算法的预测效果优于其他三种算法。
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| 关 键 词： | 近红外光谱 最小二乘双胞胎支持向量机算法 烟叶 等级分类 |
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