基于改进模糊聚类的烟草品质集成评价模型

• 作者: 周国雄 尹梅
• 来源期刊: 湖南农业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊聚类 模拟退火 专家评吸 烟草品质评价
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 烟草科学
• 页码范围: 359-364
• 页数: 6页
• 分类号: TP273+.21
• 字数: 4875字
• 语种: 中文

摘要

针对烟草化学成分与烟草品质之间难以建立确定的数学模型的问题，提出了一种基于改进模糊聚类的烟草品质评价方法。该方法以烟叶样品的化学成分的差异性为依据，以模型分类结果与专家评吸结果的一致性为目标，利用模拟退火算法对现有的模糊聚类算法进行优化改进，建立基分类器；在此基础上，利用 AdaBoost 将基分类器对于不同样本集的多个分类结果进行集成，形成最终的烟草品质评价模型。以130组烟叶作为烟草样本，测定了各烟叶样品中总糖、还原糖、总氮、烟碱、氧化钾、氯离子、蛋白质7种化学成分含量，并采用改进的模糊聚类方法与神经网络算法、模糊聚类算法进行对比试验，该方法的误检率为6.7%，具有提升小样本数据的辨识能力，优于所比较的其他2种方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周国雄	中南林业科技大学计算机与信息工程学院	50	187	8.0	11.0
2	尹梅	湖南工程职业技术学院信息工程系	15	14	2.0	2.0