【摘 要】
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为实现对卷烟品牌的快速识别,基于烟丝的近红外光谱数据,结合机器学习技术,以贵州中烟工业有限责任公司生产的10种品牌卷烟为对象,建立了一种卷烟品牌识别模型,并以正确识别
【机 构】
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贵州大学化学与化工学院,贵州大学药学院,贵州中烟工业有限责任公司技术中心
【基金项目】
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国家烟草专卖局重大专项“烟草近红外大数据构建及应用研究”[110201901023(SJ-02)]
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为实现对卷烟品牌的快速识别,基于烟丝的近红外光谱数据,结合机器学习技术,以贵州中烟工业有限责任公司生产的10种品牌卷烟为对象,建立了一种卷烟品牌识别模型,并以正确识别率(Recognition Accuracy,RA)为评价指标对模型的各项关键参数进行迭代优化。利用采集的卷烟样品数据对模型进行验证,结果表明:采用连续小波变换(CWT)方法进行光谱数据预处理,概率主成分分析(PPCA)方法进行数据降维,选择Linear作为核函数,基于支持向量机(SVM)方法建立的识别模型,最高RA值达到97.20%,表明利
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