基于高光谱成像及机器学习的烟叶糖料液施加量判别模型

轻工学报页数： 9 2024-10-15

摘要：针对目前烟叶加料工序中糖料液加料效果无法进行无损检测的问题，基于高光谱成像及机器学习构建了烟叶糖料液施加量判别模型。首先，利用可见光-短波红外高光谱成像系统获取不同糖料液施加量烟叶样品的高光谱数据，采用标准正态变换(SNV)进行预处理；然后，分别使用全频域数据和主成分分析(PCA)降维数据，结合支持向量机(SVM)、逻辑回归(LR)、多层感知机(MLP)、随机森林(RF)构建4... （共9页）

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