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基于随机森林特征优选的雪茄烟叶晾制过程含水率预测
被引量：
10
1
作者
邢卓冉
张凯
+7 位作者
刘旭东
马明
刘冰洋
丁松爽
时雅琪
安继鹏
高浩杰
时向东
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期343-354,共12页
针对雪茄烟叶晾制过程含水率人工判断主观性强、准确度低等不足,以及对影响雪茄烟叶晾制过程含水率预测的重要表观特征尚不明确等问题,该研究基于图像特征提取以及机器学习技术实现雪茄烟叶晾制过程含水率的预测。试验以雪茄烟品种“云...
针对雪茄烟叶晾制过程含水率人工判断主观性强、准确度低等不足,以及对影响雪茄烟叶晾制过程含水率预测的重要表观特征尚不明确等问题,该研究基于图像特征提取以及机器学习技术实现雪茄烟叶晾制过程含水率的预测。试验以雪茄烟品种“云雪2号”为试验材料,获取晾制过程的烟叶图像的颜色、轮廓、纹理以及部位四类特征并筛选出雪茄烟叶含水率预测的优选图像特征子集。在此基础上,构建了随机森林(random forest,RF)、支持向量机(support vector regression,SVR)与反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型,并利用遗传算法(genetic algorithm,GA)对各模型超参数进行优化,将原始图像特征集与优选图像特征集输入3个机器学习模型,构建出6种模型-特征组合方案,依据晾制时期对原始数据集进行划分,并对测试集进行预测。最终结果显示:GA-SVR模型+优选图像特征子集的组合方案在测试集上表现最优,其决定系数(coefficient of determination,r^(2))与均方误差(mean square error,MSE)分别为0.980和0.001,且运行时间最短(运行时长为0.128 s)。研究结果可为雪茄烟叶晾制过程智能化控制提供理论依据。
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关键词
图像处理
含水率
随机森林
特征优选
雪茄烟叶
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职称材料
题名
基于随机森林特征优选的雪茄烟叶晾制过程含水率预测
被引量：
10
1
作者
邢卓冉
张凯
刘旭东
马明
刘冰洋
丁松爽
时雅琪
安继鹏
高浩杰
时向东
机构
河南农业大学烟草学院/国家烟草栽培生理生化研究基地/烟草行业烟草栽培重点实验室
湖南省烟草公司怀化市公司
中国烟草总公司郑州烟草研究院
安徽中烟工业责任有限公司雪茄研究所
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期343-354,共12页
基金
国家自然科学基金项目(32101851)
河南省重点研发与推广专项(222102110163)
湖南雪茄烟叶晾制技术研究与应用(HN2022KJ03)。
文摘
针对雪茄烟叶晾制过程含水率人工判断主观性强、准确度低等不足,以及对影响雪茄烟叶晾制过程含水率预测的重要表观特征尚不明确等问题,该研究基于图像特征提取以及机器学习技术实现雪茄烟叶晾制过程含水率的预测。试验以雪茄烟品种“云雪2号”为试验材料,获取晾制过程的烟叶图像的颜色、轮廓、纹理以及部位四类特征并筛选出雪茄烟叶含水率预测的优选图像特征子集。在此基础上,构建了随机森林(random forest,RF)、支持向量机(support vector regression,SVR)与反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型,并利用遗传算法(genetic algorithm,GA)对各模型超参数进行优化,将原始图像特征集与优选图像特征集输入3个机器学习模型,构建出6种模型-特征组合方案,依据晾制时期对原始数据集进行划分,并对测试集进行预测。最终结果显示:GA-SVR模型+优选图像特征子集的组合方案在测试集上表现最优,其决定系数(coefficient of determination,r^(2))与均方误差(mean square error,MSE)分别为0.980和0.001,且运行时间最短(运行时长为0.128 s)。研究结果可为雪茄烟叶晾制过程智能化控制提供理论依据。
关键词
图像处理
含水率
随机森林
特征优选
雪茄烟叶
Keywords
image processing
moisture content
random forest
feature selection
cigar leaf
分类号
S572 [农业科学—烟草工业]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于随机森林特征优选的雪茄烟叶晾制过程含水率预测
邢卓冉
张凯
刘旭东
马明
刘冰洋
丁松爽
时雅琪
安继鹏
高浩杰
时向东
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
10
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职称材料
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