文献类型： 中文期刊
作者： 章英 1 ; 贺立源 2 ; 叶颖泽 3 ; 吴昭辉 4 ;
作者机构： 1.华中农业大学理学院
2.华中农业大学资源与环境学院
3.华中农业大学现代教育技术中心
4.河南省农业科学院烟草研究中心
关键词： 烟叶;产地判别;近红外光谱;最小二乘支持向量机
期刊名称： 湖北农业科学
ISSN： 0439-8114
年卷期： 2012 年 51 卷 03 期
页码： 160-162
收录情况： 北大核心
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(LS-SVM)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(MSC)预处理后再进行主成分分析,选择4～12个主成分作为输入变量进行LS-SVM建模。结果显示,该LS-SVM模型预测效果较好,预测相关系数rp≥0.990 7,预测标准误差(SEP)和预测均方根误差(RMSEP)分别为1.755 1和1.737 3,优于偏最小二乘回归(PLS)的预测结果,基于LS-SVM的近红外光谱技术能够很好地对烟叶产地进行判别。
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