文献类型：期刊文章

作　　者：张乐明[1] 申金媛[1] 刘剑君[2] 刘润杰[1]

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

出　　处：《农机化研究》

基　　金：河南省烟草专卖局科学计划与计划开发项目(2008)

年　　份：2011

卷　　号：33

期　　号：12

起止页码：32-35

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、JST、RCCSE、核心刊

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。

关 键 词：烟叶分级 概率神经网络 红外光谱

分 类 号：TP183]