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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:唐果[1] 田旷达[1] 李祖红[2] 郑波[2] 闵顺耕[1]
机构地区:[1]中国农业大学理学院应用化学系,北京市海淀区圆明园西路2号100193 [2]云南省烟草公司曲靖市公司
出 处:《烟草科技》2013年第4期60-62,共3页Tobacco Science & Technology
基 金:中国烟草总公司"近红外光谱结合数据融合技术在烟叶内在质量评价中的应用"项目资助(2010YN65)
摘 要:为了对烟叶等级进行快速分类,采用云南曲靖地区150个烟草样品近红外光谱,结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA),建立了烟叶等级分类模型,并对60个预测集样品进行了等级分类预测。结果表明:①训练集和预测集的预测正确率分别为100.0%(150/150)和96.7%(58/60)。②PLS-DA对烟叶等级具有良好的分类效果。该模型为烟叶等级分类提供了一种新的快速鉴别分析的方法。In order to rapidly classifying tobacco grades, the classification model of tobacco grades was established by partial least squares discrimination analysis (PLS-DA) with the near-infrared spectra of 150 tobacco samples collected from Qujing in Yunnan. The prediction were carried out on the 60 samples in the prediction set with the established model. The results indicated that: 1) The prediction accuracies of training and prediction sets were 100.0% (150/150) and 96.7% (58/60), respectively; 2) PLS-DA was efficient in tobacco grade classifying. This model provides a new rapid discrimination analysis method for the classification of tobacco grades.
关 键 词:近红外光谱 偏最小二乘判别分析(PLS-DA) 烟叶等级分类
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