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烟叶香气风格分类是利用烟叶外观质量、理化成分判定其香型、香气质量的类别。为了提高分类能力，通过特征选择发现最佳属性集是一种有效的方法。本文对比研究了信息增益率（GainRatio）、ReliefF、CFS、Wrapper四种特征选择方法改善烟叶香气分类器性能的差异。实验结果表明：基于遗传算法的Wrapper方法优于其他三种方法，所得最佳属性集的特征维数低，而且使分类精确率大大提高。