基于化学成分检测和SVM分类的茶叶品质鉴定

• 作者: 沈佐民 陈念
• 来源期刊: 安徽农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 茶叶样本 支持向量机 决策函数 化学成分
• 年，卷（期）: 2010,（15）
• 所属期刊栏目: 经济作物与药用植物
• 页码范围: 7851-7852
• 分类号: S571.1
• 字数: 2185字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0517-6611.2010.15.055

摘要

在提取茶叶样本主要化学成分含量的基础上,首先将对茶叶品质的描述以向量的形式直观地表现出来,再利用支持向量机模型,对训练样本进行分类,找出茶叶品质划分的判决函数,最后把判决函数在测试样本集上进行试验,取得了很好的分类效果.这种将SVM数学模型应用到茶叶品质鉴定中的做法,具有较强的实用价值和推广价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈佐民	池州学院计算机科学系	11	71	5.0	8.0
2	陈念	池州学院计算机科学系	23	89	5.0	8.0