【摘 要】
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文中将基于统计学理论的支持向量机SVM（Support Vector Machine）与红外光谱分析技术结合,以50个烟叶样本作为实验材料,对两类烟叶进行分级。为了获得更好的定性分析结果并且简
【机 构】
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河南省烟草公司郑州分公司,郑州大学信息工程学院
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文中将基于统计学理论的支持向量机SVM（Support Vector Machine）与红外光谱分析技术结合,以50个烟叶样本作为实验材料,对两类烟叶进行分级。为了获得更好的定性分析结果并且简化网络输入维数,首先利用小波压缩对复杂光谱数据进行预处理。然后通过SVM建立烟叶分级模型。实验中采用高斯径向基函数（RBF）为核函数,根据SVM的不同输入量调整核参数建立最佳SVM模型,实验表明：对训练样本的正确识别率为100%,测试样本正确识别率为93.10%。
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