【摘 要】
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为了对不同香型烤烟进行特征差异性识别,选取清香型、浓香型和中间香型3类香型的514个烟叶样品,对其中的68种致香成分进行检测,结合数据分析和模式识别技术,提出了一种基于烟
【机 构】
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云南瑞升烟草技术（集团）有限公司,云南同创检测技术股份有限公司,云南中烟工业有限责任公司技术中心
【基金项目】
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云南瑞升烟草技术(集团)有限公司项目“烟叶品质数字化评价技术的平台建设研究”(RS2014010)
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为了对不同香型烤烟进行特征差异性识别,选取清香型、浓香型和中间香型3类香型的514个烟叶样品,对其中的68种致香成分进行检测,结合数据分析和模式识别技术,提出了一种基于烟草致香成分和遗传算法-支持向量机(GA-SVM)算法的烤烟香型自动识别方法,通过使用遗传算法对支持向量机进行参数优化和调整,并采用5折交叉验证的方法计算分类正确率。分别对GA-SVM算法、SVM算法和朴素贝叶斯算法的分类效果进行对比测试,结果表明:3种模式识别方法对3类香型的分类正确率分别为96.40%、78.58%和84.42%,GA-SVM算法显著优于SVM和朴素贝叶斯等传统分类算法。该方法能够为烤烟香型准确识别、烤烟产地溯源、烟叶香型风格定位提供技术支持。
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