近红外光谱在烤烟叶智能分类中的应用

Application of near infrared spectroscopy in flue-cured tobacco intelligent classification

通过对烤烟叶的近红外反射光谱数据和透射光谱数据的分析和预处理,结合SVM支持向量机的方法,选用RBF和线性两种不同的核函数,分别对烤烟叶的部位、颜色、等级三个方面的分类应用进行研究。结果显示:波长范围300nm^2600nm,烤烟叶的反射光谱在分部位和分等级的准确率都比透射光谱的准确率高,测试样本分类准确率可达到85%以上,并且在核函数的选择上,线性核函数的分类准确率高于RBF核函数,且最优参数的搜索过程耗时少。