基于主成分和回归分析的烟叶质量分析模型

• 作者: 伍岳庆 姚宇 邹渊渊
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析 回归分析 降维 烟叶质量 分析模型
• 年，卷（期）: 2011,（z2）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 81-84,89
• 分类号: TP319
• 字数: 4552字
• 语种: 中文

摘要

为了解决了以往单一地分析烟叶的某种特性无法将分析结果直接用于实际生产,而且分析结果易受主观因素影响的问题,采用主成分分析(PCA)和回归分析相结合的方法建立烟叶质量分析模型,构建的模型符合卷烟工业实际需求且便于实际应用.首先,采用主成分分析法对烟叶质量的所有属性进行分析,剔除了属性之间的内在联系和重复信息,把高维属性降维处理为包含了原属性大部分信息的低维主成分属性；然后,将得到的主成分数据结合烟叶专家对烟叶质量的实际评分数据进行回归分析,建立了一个有效的烟叶质量分析模型.该模型通过了数据的验证,具有比较高的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚宇	中国科学院成都计算机应用研究所	39	237	9.0	13.0
2	伍岳庆	中国科学院成都计算机应用研究所	19	104	5.0	9.0