【摘 要】
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为了探索烤烟香型判别分析的方法,采集了我国典型香型的烤烟样本,运用机器学习的方法对训练集和测试集的样本进行了模型拟合,结果表明：对于清香型、浓香型、中间香型拟合最好
【机 构】
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安徽中烟工业有限责任公司技术中心,中国农业科学院烟草研究所
【基金项目】
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中国烟草总公司科技重点项目“烤烟生产结构优化效应及关键技术研究与应用”(110201402007);安徽中烟工业有限责任公司科技计划项目“皖南烟叶生产GAP管理模式研究”(2014124)、“皖南烟叶生产等级结构优化技术研究”(2014125)
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为了探索烤烟香型判别分析的方法,采集了我国典型香型的烤烟样本,运用机器学习的方法对训练集和测试集的样本进行了模型拟合,结果表明：对于清香型、浓香型、中间香型拟合最好的机器学习算法为神经网络模型,就香型而言,该模型对于清香型、浓香型评价相对较好,中间香型整体判定效果较低;就数据集而言,在数据准备中分部位进行香型判别较为合理。在具体香型分析判别中,可首选神经网络机器学习算法,为烟草质量评价和卷烟产品研发等提供技术依据。
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