【摘 要】
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摘要：根据烟草化学成分的协调性分析来确定烟草的等级是非常复杂的过程，传统上的评估方法存在主观性等人为的缺陷。为了提高分类等级的准确性，提出了K-CV-SVM的分类模型。仿真结果表明，K-CV-SVM克服了传统方法的缺陷，具有一定的适用性。 关键词：烟草；成分；支持向量机 中图分类号： TP391.4 文献标志码： A 文章编号：1002-1302（2014）07-0431-02 收稿日期：2
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摘要：根据烟草化学成分的协调性分析来确定烟草的等级是非常复杂的过程，传统上的评估方法存在主观性等人为的缺陷。为了提高分类等级的准确性，提出了K-CV-SVM的分类模型。仿真结果表明，K-CV-SVM克服了传统方法的缺陷，具有一定的适用性。
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