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基于化学成分检测和SVM分类的茶叶品质鉴定 被引量:7

Identification of Tea Quality Based on Chemical Composition Detection and SVM Classification
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摘要 在提取茶叶样本主要化学成分含量的基础上,首先将对茶叶品质的描述以向量的形式直观地表现出来,再利用支持向量机模型,对训练样本进行分类,找出茶叶品质划分的判决函数,最后把判决函数在测试样本集上进行试验,取得了很好的分类效果。这种将SVM数学模型应用到茶叶品质鉴定中的做法,具有较强的实用价值和推广价值。 Based on extracting main chemical composition of tea,the tea quality was described in form of vector.Then by using support vector machine,training samples were classified and classification function was found.Through the validation on the test samples,good results were achieved.This kind of mathematical model of SVM applied to the identification of tea quality has a strong practical value.
作者 陈念 沈佐民
出处 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2010年第15期7851-7852,共2页 Journal of Anhui Agricultural Sciences
基金 安徽省优秀青年人才基金项目(2010SQRL134)
关键词 茶叶样本 支持向量机 决策函数 化学成分 Tea sample Support vector machine Decision function Chemical composition
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