【摘 要】
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为了对烟叶可用性分类进行评价,采用不同的核函数建立烟叶可用性支持向量机（Support Vector Machine,SVM）预测模型,对预测集样本进行预测,并与Fisher法的预测结果进行了比较。
【机 构】
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江苏中烟工业有限责任公司淮阴卷烟厂
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为了对烟叶可用性分类进行评价,采用不同的核函数建立烟叶可用性支持向量机（Support Vector Machine,SVM）预测模型,对预测集样本进行预测,并与Fisher法的预测结果进行了比较。结果表明,SVM算法所建立的数学模型的预测准确率均比Fisher法高,且以径向基函数（RBF）建立的SVM分类模型的预测效果最好,对预测集样本的准确率达90%,说明SVM分类模型能较好地预测烟叶可用性。
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