【摘 要】
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为烟叶收购自动分级提供技术支撑,结合近红外光谱技术、数据分析和模式识别技术,建立基于近红外光谱和粒子群-支持向量机(PSO-SVM)算法的烟叶自动分级方法,并进行验证。结果
【机 构】
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云南巴菰生物科技有限公司,云南瑞升烟草技术（集团）有限公司,云南省烟草公司文山州公司
【基金项目】
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云南瑞升烟草技术(集团)有限公司科技项目“烟叶品质数字化评价技术的平台建设研究”(RS2014010)
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为烟叶收购自动分级提供技术支撑,结合近红外光谱技术、数据分析和模式识别技术,建立基于近红外光谱和粒子群-支持向量机(PSO-SVM)算法的烟叶自动分级方法,并进行验证。结果表明:使用PSO-SVM算法进行烟叶分级,粒子群算法支持向量机的参数最优,惩罚因子(c)为3.154 9,核函数参数(δ)为1.262 4。在此条件下支持向量机的分级正确率为96.00%~97.75%,较普通SVM算法的正确率(92.00%~93.33%)更高。
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