【摘 要】
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为提高基于近红外光谱识别烟叶等级的效率,利用BPSO联合SVM对原始光谱数据进行有用特征光谱选择.利用BPSO将对分级影响不好或没有影响的特征剔除,采用SVM对烟叶的等级进行识
【机 构】
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郑州大学信息工程学院,郑州市烟草专卖局
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为提高基于近红外光谱识别烟叶等级的效率,利用BPSO联合SVM对原始光谱数据进行有用特征光谱选择.利用BPSO将对分级影响不好或没有影响的特征剔除,采用SVM对烟叶的等级进行识别.结果表明:BPSO选择的最佳特征光谱可减少特征光谱的数目,提高烟叶的正确分级率.对于相同的光谱范围,采样间隔越大,经过特征光谱选择后,原始光谱数据数目减少的比例越大.此外,有用特征光谱的选择可以有效地减少光谱数据的采集量,减少了分级模型的计算复杂度,提高烟叶分级的速度.
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