【摘 要】
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针对卷烟感官质量分析预测过程中特征提取困难、预测准确率较低以及人工干预过多的问题,提出一种基于特征选择和改进SVM算法的卷烟感官质量预测方法。采用基于学习模型的特征
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机与信息安全学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61262074)
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针对卷烟感官质量分析预测过程中特征提取困难、预测准确率较低以及人工干预过多的问题,提出一种基于特征选择和改进SVM算法的卷烟感官质量预测方法。采用基于学习模型的特征选择排序随机森林回归算法,对影响卷烟感官质量的化学成分进行特征提取,对影响作用比较小的进行忽略,以达到降维,提高运算速度。采用GA对SVM模型进行参数优化,运用遗传算法快速寻找出最优解参数,使用GA-SVM模型进行分析预测,提高分析预测准确率。实验结果表明,该方法可以很好地预测卷烟感官质量,同时对准确率和训练速率都有很大的提高。
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