基于LS-SVM的烤烟烟叶产地判别
摘要：为了探索一种快速有效的烤烟烟叶产地鉴别方法，利用近红外光谱技术结合最小二乘支持向量机（ＬＳ－ＳＶＭ）对烤烟烟叶的产地进行了判别。选择云南、湖北、河南三地不同等级烤烟烟叶作为研究对象，对原始光谱数据进行平滑和附加散射校正（ＭＳＣ）预处理后再进行主成分分析，选择４～１２个主成分作为输入变量进行ＬＳ－ＳＶＭ建模。结果显示，该ＬＳ－ＳＶＭ模型预测效果较好，预测相关系数ｒｐ≥０．９９０ ７，预测标准误差（ＳＥＰ）和预测均方根误差（ＲＭＳＥＰ）分别为１．７５５ １和１．７３７ ３，优于偏最小二乘回归（ＰＬＳ）的预测结果，基于ＬＳ－ＳＶＭ的近红外光谱技术能够很好地对烟叶产地进行判别。
关键词：烟叶；产地判别；近红外光谱；最小二乘支持向量机
中图分类号：ＴＮ２１９ 文献标识码：Ａ 文章编号：0439－８114（２０12）03－0583-03
Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｐｒｏｄｕｃｉｎｇ Ａｒｅａ ｏｆ Ｔｏｂａｃｃｏ Ｌｅａｆ Bａｓｅｄ ｏｎ ＬＳ－ＳＶＭ
ＺＨＡＮＧ Ｙｉｎｇ１ａ，１ｂ，ＨＥ Ｌｉ－ｙｕａｎ１ｂ，ＹＥ Ｙｉｎｇ－ｚｅ１ｃ，ＷＵ Ｚｈａｏ－ｈｕｉ２
（ａ． Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ； ｂ． Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ； ｃ． Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｃｅｎｔｅｒ， １．Ｈｕａzｈｏｎｇ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｗｕｈａｎ ４３００７０， Ｃｈｉｎａ； ２． Ｔｏｂａｃｃｏ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｃｅｎｔｅｒ ｏｆ Ｈｅｎａｎ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ， Ｘｕｃｈａｎｇ ４６１０００， Ｈｅｎａｎ， Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ： In ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｅｘｐｌｏｒｅ ａ ｆａｓｔ ａｎｄ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄ ｗｈｉｃｈ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｓ ｔｈｅ ｐｒｏｄｕｃｉｎｇ ａｒｅａ ｏｆ ｔｏｂａｃｃｏ ｌｅａｆ， ｎｅａｒ－ｉｎｆｒａｒｅｄ ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ ｗｉｔｈ ｌｅａｓｔ ｓｑｕａｒｅｓ－ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅｓ （ＬＳ－ＳＶＭ） ｗａｓ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ ｐｒｏｄｕｃｉｎｇ ａｒｅａ...
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