基于烟叶化学成分烤烟香型分类模型的建立
기우연협화학성분고연향형분류모형적건립
Construction of Tobacco Flavor Classification Model based on the Chemical Components of Tobacco Leaves
  • 万方数据
    湖北农业科学 호북농업과학

    2015年 5期 1220-1226 ,共7页

    申钦鹏%张霞%张涛%雷萍%段沅杏%杨光宇%韩敬美%赵伟%陈永宽

    신흠붕%장하%장도%뢰평%단원행%양광우%한경미%조위%진영관

    烟叶化学成分%烤烟香型%模型分类法 煙葉化學成分%烤煙香型%模型分類法
    연협화학성분%고연향형%모형분류법
    chemical components of tobacco leaves%tobacco flavor%model classification methods
    基于烟叶化学数据建立烤烟香型分类模型,然后对各模型进行筛选比较选出最优模型.首先对142个烤烟烟叶样品中的9类成分的63个指标采用行业标准进行检测,然后采用逐步回归法筛选出19个烟叶化学成分,依据这19个指标采用线性判别分析法、Logistic回归、高斯混合模型、分类树、K最邻近法、人工神经网络和支持向量机七种方法进行建模.通过对不同方法建立的模型采用100次随机抽取训练集样本和测试样本计算错误分类率,选择错误分类率较低的模型作为优选模型.经比较发现,线性判别法和高斯混合模型建立的两种香型函数能较好地对未知样品的香型进行正确分类,且效果较好.筛选出的两种优选模型对于烤烟香型分类研究具有一定的应用价值.
    기우연협화학수거건립고연향형분류모형,연후대각모형진행사선비교선출최우모형.수선대142개고연연협양품중적9류성분적63개지표채용행업표준진행검측,연후채용축보회귀법사선출19개연협화학성분,의거저19개지표채용선성판별분석법、Logistic회귀、고사혼합모형、분류수、K최린근법、인공신경망락화지지향량궤칠충방법진행건모.통과대불동방법건립적모형채용100차수궤추취훈련집양본화측시양본계산착오분류솔,선택착오분류솔교저적모형작위우선모형.경비교발현,선성판별법화고사혼합모형건립적량충향형함수능교호지대미지양품적향형진행정학분류,차효과교호.사선출적량충우선모형대우고연향형분류연구구유일정적응용개치.
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