基于烟丝近红外光谱的卷烟品牌识别方法

• 作者: 谢有超 彭黔荣 杨敏 阮艺斌 张辞海 胡芸 陈毅 付阳洋
• 来源期刊: 烟草科技
• 关键词: 卷烟品牌 模式识别 近红外光谱 预处理 数据降维 正确识别率
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 设备与仪器|Equipment & Apparatus
• 页码范围: 72-77
• 页数: 6页
• 分类号: TS452
• 语种: 中文

摘要

为实现对卷烟品牌的快速识别,基于烟丝的近红外光谱数据,结合机器学习技术,以贵州中烟工业有限责任公司生产的10种品牌卷烟为对象,建立了一种卷烟品牌识别模型,并以正确识别率(Recognition Accuracy,RA)为评价指标对模型的各项关键参数进行迭代优化.利用采集的卷烟样品数据对模型进行验证,结果表明:采用连续小波变换(CWT)方法进行光谱数据预处理,概率主成分分析(PPCA)方法进行数据降维,选择Linear作为核函数,基于支持向量机(SVM)方法建立的识别模型,最高RA值达到97.20％,表明利用烟丝光谱数据可以实现对卷烟品牌的准确识别.该技术可为卷烟配方维护提供支持.