文献类型：期刊文章

作　　者：刘剑君[1] 申金媛[2] 张乐明[2] 刘润杰[2]

机构地区：[1]河南省烟草公司郑州分公司,河南郑州450001 [2]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,河南郑州450001

出　　处：《激光与红外》

基　　金：河南省烟草专卖局科学计划与计划开发项目(No.2008)资助

年　　份：2011

卷　　号：41

期　　号：9

起止页码：986-990

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：烟叶的自动分级一直是国内外学者智能化研究的一个重要方向。通过分析烟叶的主要组成成分和烟叶光谱信息特征,发现烟叶红外光谱可作为烟叶分级特征,并通过神经网络模型验证了红外光谱作为其分级特征的可行性,通过对比分析选取最佳红外光谱间隔、光谱范围以及最必要的光谱预处理方法。利用概率神经网络对9个等级的烟叶进行分组分级,首先对选光谱数据进行减均值的预处理以消除基线漂移,然后将其作为神经网络的输入模式,相应的等级或组分作为理想输出训练网络。选择近半数的样本作为训练样本,其余为测试样本;网络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91%以上。结果表明烟叶的红外光谱可以作为烟叶的分级特征,概率神经网络可以用于烟叶自动分级,为烟叶的自动分级提供了新方法。

关 键 词：烟叶分级 红外光谱概率  神经网络

分 类 号：TP183]