概率神经网络在烟叶自动分级中的应用

被引：25

作者：

张乐明 ^{[1
]}

申金媛 ^{[1
]}

刘剑君 ^{[2
]}

刘润杰 ^{[1
]}

机构：

[1] 郑州大学信息工程学院河南省激光与光电信息技术重点实验室

[2] 河南省烟草公司郑州分公司

来源：

农机化研究 | 2011年 / 33卷 / 12期

关键词：

烟叶分级; 概率神经网络; 红外光谱;

D O I：

暂无

中图分类号：

TS43 [机械与设备];

学科分类号：

082805 [农业机械化与装备工程];

摘要：

烟叶自动分级一直都是国内外烟草研究领域的重难点。为此,以红外光谱作为烟叶的特征,采用概率神经网络对11个等级的烟叶进行分组和分级。对光谱信号做消除基线漂移预处理,然后将其作为神经网络的输入样本,选择50%左右的样本作为学习训练样本,其余为测试样本;训练好的模型不论是分组还是分级,对于训练样本的正确吻合率为100%,测试样本的平均正确吻合率在90%以上。结果表明,概率神经网络可以进行烟叶自动分级,为烟叶的自动分级开辟了一条新途径。

引用

页码：32 / 35

页数：4

共 7 条

[1]

支持向量机在烤烟烟叶自动分级中的应用 [J].