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基于近红外技术的雪茄鲜烟叶部位等级识别
1
作者
段杰
张成
+8 位作者
赵刚
熊天娥
周厚发
何元胜
徐杰
张永俊
杨宏辉
黄进生
李本辉
《安徽农学通报》
2025年第5期23-27,共5页
为探究应用近红外光谱技术建立的模型对雪茄鲜烟叶部位等级的识别效果,以雪茄鲜烟叶部位等级识别模型为研究对象,选取634个雪茄鲜烟叶样本数据作为训练集,构建包括PLS-DA、随机森林和KNN等机器学习分类模型,并基于Stacking方法构建单个...
为探究应用近红外光谱技术建立的模型对雪茄鲜烟叶部位等级的识别效果,以雪茄鲜烟叶部位等级识别模型为研究对象,选取634个雪茄鲜烟叶样本数据作为训练集,构建包括PLS-DA、随机森林和KNN等机器学习分类模型,并基于Stacking方法构建单个部位等级识别融合模型,以273个雪茄鲜烟叶样本数据作为测试集评估融合模型的识别效果。结果表明,在3种基础模型中,PLS-DA模型在测试集上的预测效果最佳,平均准确率和F1均值分别为0.707和0.672。融合模型在测试集上的平均准确率和F1均值分别为0.756和0.752,且融合模型对雪茄鲜烟叶各部位等级的识别效果均较好。综合来看,基于近红外光谱数据构建的雪茄鲜烟叶部位等级融合模型具有较好的识别效果,为雪茄鲜烟叶部位等级的快速测定提供参考。
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关键词
近红外光谱
雪茄鲜烟叶
部位等级
模型
分类效果
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职称材料
题名
基于近红外技术的雪茄鲜烟叶部位等级识别
1
作者
段杰
张成
赵刚
熊天娥
周厚发
何元胜
徐杰
张永俊
杨宏辉
黄进生
李本辉
机构
云南省烟草公司临沧市公司
出处
《安徽农学通报》
2025年第5期23-27,共5页
基金
中国烟草总公司云南省公司科技项目(2022530000241006)。
文摘
为探究应用近红外光谱技术建立的模型对雪茄鲜烟叶部位等级的识别效果,以雪茄鲜烟叶部位等级识别模型为研究对象,选取634个雪茄鲜烟叶样本数据作为训练集,构建包括PLS-DA、随机森林和KNN等机器学习分类模型,并基于Stacking方法构建单个部位等级识别融合模型,以273个雪茄鲜烟叶样本数据作为测试集评估融合模型的识别效果。结果表明,在3种基础模型中,PLS-DA模型在测试集上的预测效果最佳,平均准确率和F1均值分别为0.707和0.672。融合模型在测试集上的平均准确率和F1均值分别为0.756和0.752,且融合模型对雪茄鲜烟叶各部位等级的识别效果均较好。综合来看,基于近红外光谱数据构建的雪茄鲜烟叶部位等级融合模型具有较好的识别效果,为雪茄鲜烟叶部位等级的快速测定提供参考。
关键词
近红外光谱
雪茄鲜烟叶
部位等级
模型
分类效果
Keywords
near infrared spectroscopy
cigar fresh tobacco
position grade
model
classification effect
分类号
O657.33 [理学—分析化学]
S572 [农业科学—烟草工业]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于近红外技术的雪茄鲜烟叶部位等级识别
段杰
张成
赵刚
熊天娥
周厚发
何元胜
徐杰
张永俊
杨宏辉
黄进生
李本辉
《安徽农学通报》
2025
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