| 基于提取不同中红外光谱特征信息的烟叶部位判别研究 |
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| 引用本文： | 赵娟娟,叶顺,徐可,陈栋骅,岳宝华,李敏杰,刘太昂,陆文聪.基于提取不同中红外光谱特征信息的烟叶部位判别研究[J].河南师范大学学报(自然科学版),2021,49(1):45-49. |
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| 作者姓名： | 赵娟娟 叶顺 徐可 陈栋骅 岳宝华 李敏杰 刘太昂 陆文聪 |
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| 作者单位： | 上海大学化学系,上海200444;上海烟草集团有限责任公司技术中心,上海200082;上海大学电子信息材料系,上海200444 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;卷烟烟气重点实验室开放性课题 |
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| 摘 要： | 中红外光谱(MIR)分析技术在烟草中有广泛的应用,利用中红外分析可以获取烟草中大量化学信息.为了提高谱图的信噪比,需要对谱图数据进行预处理.研究发现对烟叶中红外光谱数据进行一阶导数结合Savizky-Golay的预处理,不仅提高了信噪比,而且增加了烟叶部位分类判别的准确率.另外,对谱图数据进行降维处理,有利于提取中红外谱图信息,减少冗余数据,减少计算时间.本文对比了基于原始中红外谱图数据、连续投影算法(SPA)特征提取后数据、偏最小二乘法(PLS)降维特征提取后数据的烟叶部位分类判别准确率,结果表明PLS降维特征提取可以有效提取烟叶中红外光谱数据的特征信息,有利于烟叶部位分类判别准确率的提高.利用PLS提取烟叶中红外特征信息数据建立的烟叶部位支持向量机(SVM)分类判别模型,其建模、留一法和独立测试集的准确率分别为:96.00%、89.60%和80.65%.
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| 关 键 词： | 中红外光谱 连续投影算法 支持向量机 烟叶部位 |
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