【摘 要】
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烟叶自动分级一直都是国内外烟草研究领域的重难点。为此,以红外光谱作为烟叶的特征,采用概率神经网络对11个等级的烟叶进行分组和分级。对光谱信号做消除基线漂移预处理,然
【机 构】
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郑州大学信息工程学院河南省激光与光电信息技术重点实验室,河南省烟草公司郑州分公司
【基金项目】
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河南省烟草专卖局科学计划与计划开发项目(2008)
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烟叶自动分级一直都是国内外烟草研究领域的重难点。为此,以红外光谱作为烟叶的特征,采用概率神经网络对11个等级的烟叶进行分组和分级。对光谱信号做消除基线漂移预处理,然后将其作为神经网络的输入样本,选择50%左右的样本作为学习训练样本,其余为测试样本;训练好的模型不论是分组还是分级,对于训练样本的正确吻合率为100%,测试样本的平均正确吻合率在90%以上。结果表明,概率神经网络可以进行烟叶自动分级,为烟叶的自动分级开辟了一条新途径。
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