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摘要:
烟草化学成分与感官质量存在着某种对应关系,使用传统的单一分类器方法进行卷烟感官评估指标预测对数据样本依赖性强,且无法克服噪声影响.采用了k-NN(k=3)、k-NN(k=5)、C4.5、BPNN、SVM五种不同的分类方法进行卷烟感官质量的评估预测,并比较了它们的预测正确率,结果表明SVM和k-NN效果较好;同时用不同的采样方法和投票方法搭建了6种多分类器集成系统进行感官评估,实验可得多分类器集成可以起到比单一分类器更好的效果,其中基于训练表现的加权投票方法(不抽样)具有较高的正确率,对于指标光泽、香气、谐调、杂气、刺激和余味的预测准确率分别为90.63%、62.18%、97.20%、86.74%、74.17%和72.16%,比单一分类器中最好的结果分别改进0.69%、0.32%、0.28%、0.59%、0.52%和1.78%.
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文献信息
篇名 多分类器集成系统在卷烟感官评估中的应用
来源期刊 中国烟草学报 学科
关键词 多分类器集成系统 分类方法 卷烟感官评估
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目 烟草与烟气化学
研究方向 页码范围 24-31
页数 8页 分类号
字数 7272字 语种 中文
DOI 10.16472/j.chinatobacco.14.578
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 汤建国 云南中烟工业有限责任公司技术中心 14 14 2.0 3.0
2 乔丹娜 云南中烟工业有限责任公司技术中心 云南省昆明市五华区 2 7 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
多分类器集成系统
分类方法
卷烟感官评估
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国烟草学报
双月刊
1004-5708
11-2985/TS
大16开
北京西城区月坛南街55号
80-504
1992
chi
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