【摘 要】
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为建立库存烟叶香型预测模型,采用RBF 神经网络方法,对川渝中烟2009-2011 年库存烟叶样品的香型特征进行了分析建模.结果表明,不同香型烟叶在化学成分含量上存在差异,清香型
【机 构】
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四川农业大学资源学院,四川省邛崃市国土资源局
【基金项目】
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四川省烟草公司重点项目“基于3S技术的四川烟区生态环境要素时空特征提取及应用”（SCYC201402006）,四川省烟草公司重点项目“四川植烟土壤质量监测评价及退化阻控技术研究”（201202005）,川渝中烟工业有限责任公司重点项目“公司烟叶原料品质数据库建设与应用研究”（12097）
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为建立库存烟叶香型预测模型,采用RBF 神经网络方法,对川渝中烟2009-2011 年库存烟叶样品的香型特征进行了分析建模.结果表明,不同香型烟叶在化学成分含量上存在差异,清香型烟叶糖含量明显高于其他香型,氯含量远低于浓香型;采用主成分分析消除各化学指标共线问题,并建立基于RBF 神经网络的库存烟叶香型预测模型,其准确率高达90%;灵敏度检验表明,清香型烟叶模型灵敏度为最优,中间香型灵敏度较低.证明利用RBF 神经网络可以较好地对烟叶的常规化学成分进行烟叶香型预测.
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