基于近红外光谱的烟叶产地识别方法研究

发布时间：2017-04-04 22:00

  本文关键词：基于近红外光谱的烟叶产地识别方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：烟叶作为卷烟生产的基础部分,其内在品质影响了卷烟产品的质量。产地、部位与等级的划分在烟叶采购与质量管理中起着关键性作用。在卷烟生产中,各产区烟叶的风格特征凸显和品质好坏对提高卷烟产品质量具有很大意义。近红外光谱分析技术作为一种绿色、环保、无破坏性的分析技术,近年来在烟草行业得到了迅速发展和广泛应用。因近红外光谱具有谱峰重叠、光谱波长点多、信噪比低等特征,须借助化学计量学方法挖掘蕴含在光谱中内在特征信息。因此在烟叶产地识别研究中,需开展高维光谱降维、波长变量选择与优化以及模式识别方法研究等多项关键技术,为近红外光谱分析技术进行烟叶质量全面评价、烟叶栽培措施改进以及烟叶配打提供重要的技术支撑。本文的主要工作如下：1通过大量的文献阅读,分析了近红外光谱降维算法、模式识别分类算法的研究现状,指出了现有算法的优劣,提出了本文研究目的、意义及主要研究内容。2介绍了化学计量学方法与分子光谱分析技术,对近红外光谱的漫反射原理及分析谱区的选择进行说明,介绍了近红外光谱的定性识别过程与定性方法,给出了模式识别方法的实现及近红外模型评价。3针对烟叶近红外光谱数据变量选择困难等问题,本文分别从两个方面对其进行分析研究,分别为基于特征选择的降维算法研究和基于特征提取的降维算法研究。实验结果表明,采用两种方式均可提取出样本光谱中特征信息与产地分类信息。通过与SIMCA算法进行对比分析,SPA-LDA算法筛选的变量可以较好表达烟叶中关于分类的信息,仅用两个波数就可以成功划分所有测试样品。4在产区鉴别分类时,由于传统KNN算法存在对未知样品错分率较高等问题,本文提出了一种改进的KNN算法对未知烟叶样品进行分类,结果表明使用改进的KNN算法比传统的KNN算法在产区分类方面更具优势,提高了产区分类的正确率。
【关键词】：近红外光谱 降维 定性分析 KNN 产区识别
【学位授予单位】：中国海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O657.33;TS411
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 引言10-16
• 1.1 概述10-11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.2.1 近红外光谱降维算法研究现状11-13
• 1.2.2 基于模式识别的分类算法研究现状13-14
• 1.3 本文主要的研究内容及组织结构14-16
• 2 分子光谱分析技术16-24
• 2.1 近红外光谱中的漫反射理论16-19
• 2.2 近红外光谱对谱区的选择19
• 2.3 近红外光谱定性识别分析过程19-20
• 2.4 近红外定性分析方法20-22
• 2.5 近红外判别模型评价方法22
• 2.6 本章小结22-24
• 3 近红外光谱数据降维算法研究24-42
• 3.1 基于特征选择的降维算法研究25-32
• 3.1.1 基于连续投影方法的近红外光谱变量选择25-27
• 3.1.2 实验部分27-32
• 3.2 基于特征提取的降维算法研究32-40
• 3.2.1 降维算法32-37
• 3.2.2 实验验证与分析37-40
• 3.3 本章小结40-42
• 4 基于改进的KNN算法在不同产地烟叶识别中的应用42-50
• 4.1 KNN以及改进的KNN算法43-46
• 4.1.1 KNN算法概述43-44
• 4.1.2 基于KNN算法的改进44-46
• 4.2 实验部分46-49
• 4.2.1 实验46-48
• 4.2.4 实验结果分析48-49
• 4.3 本章小结49-50
• 5 总结与展望50-54
• 5.1 本文的工作总结50-51
• 5.2 未来研究展望51-54
• 参考文献54-58
• 致谢58-60
• 个人简历60
• 攻读硕士学位期间发表的论文60

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