基于近红外光谱技术结合随机森林的烟叶成熟度快速判别

• 作者: 周冀衡 宾俊 王承伟 范伟 谭观萍
• 来源期刊: 西南农业学报
• 学科: 农学
• 关键词: 成熟度 近红外光谱技术 随机森林 判别模型
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 农业生态环境·烟草科学
• 页码范围: 931-936
• 页数: 6页
• 分类号: S572
• 字数: 3601字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16213/j.cnki.scjas.2017.4.035

摘要

[目的]成熟度是烟叶品质的中心因素,田间成熟是获得优质烟叶的前提和基础,如何准确判断烟叶成熟程度是一个难题.[方法]本文利用近红外光谱技术结合化学计量学方法对不同成熟度的新鲜烟叶进行了探讨.[结果]随机森林(RF)分类模型参数优化简单、泛化能力强、预测结果较好,能有效识别不同成熟程度的烟叶样本,实现烟叶成熟度的快速判别,上、中和下部烟叶不同成熟度模型预测集的分类正确率分别为0.9231、0.90和0.9091,预测正确率优于主成分分析(PCA)、K最近邻(KNN)和支撑向量机(SVM)等方法.[结论]因此,近红外光谱技术结合随机森林方法简单、快速、准确,可为客观辨别烟叶成熟度的等级、优劣等问题提供了一种新的、便捷的辅助手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宾俊	湖南农业大学生物科学技术学院	8	45	4.0	6.0
5	范伟	湖南农业大学生物科学技术学院	13	65	6.0	7.0
9	王承伟	湖南农业大学生物科学技术学院	4	16	2.0	4.0
13	谭观萍	湖南农业大学生物科学技术学院	3	17	3.0	3.0