[发明专利]一种利用光谱特征向量结合主成分分析建立分类模型的方法在审
| 申请号： | 201610064682.1 | 申请日： | 2016-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN105740898A | 公开（公告）日： | 2016-07-06 |
| 发明（设计）人： | 徐雪芹;李小兰;刘鸿;黄善松;贾海江;周芸;周艳枚;潘玉灵;吴晶晶 | 申请（专利权）人： | 广西中烟工业有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 | 代理人： | 李红团 |
| 地址： | 530001 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明提供一种利用光谱特征向量结合主成分分析建立分类模型的方法，首先利用近红外光谱仪将同产地的烟叶光谱扫描提取特征向量，然后对光谱按行排列，得数据矩阵，对其进行主成分分析，通过特征向量计算出主成分相关数据，确定识别线，建立分类模型。本发明能够实现准确、快速的对烟叶产地进行鉴别，与传统的仪器分析和评吸方法相比，该方法操作简单、易于操作，环保无污染，具有成本低，效率高的显著优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 利用 光谱 特征向量 结合 成分 分析 建立 分类 模型 方法 | ||
【主权项】：
一种利用光谱特征向量结合主成分分析建立分类模型的方法，其特征在于：利用近红外光谱仪将同产地的烟叶光谱进行扫描，然后对每个光谱的特征向量进行提取，然后对所有同产地的近红外光谱按行排列，获得数据矩阵，对矩阵进行主成分分析，通过特征向量计算出主成分，通过计算相关数据，确定识别线，建立区分模型。
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