[发明专利]一种基于支持向量机的烟叶两糖比获取方法

摘要

本发明涉及一种基于支持向量机的烟叶两糖比获取方法，包括以下步骤：1)获取多种已知烟叶的样品，进行预处理后通过电子鼻扫描，得到每种已知烟叶样品的电子鼻数据，并且获取每种烟叶对应的两糖比数据；2)采用主成分分析法对电子鼻数据进行降维，获取已知烟叶样品的多个主成分的类型和数据；3)根据已知烟叶样品的多个主成分的类型和数据，采用支持向量机回归算法建立烟叶两糖比的预测模型；4)根据烟叶两糖比的预测模型和待检测烟叶品种的主成分数据，获取待检测烟叶品种的两糖比。与现有技术相比，本发明具有简便快捷、低成本、数据全面准确、无污染、测试简单、快捷等优点。

主权项

1.一种基于支持向量机的烟叶两糖比获取方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)获取多种已知烟叶的样品，进行预处理后通过电子鼻扫描，得到每种已知烟叶样品的电子鼻数据，并且获取每种烟叶对应的两糖比数据；/n2)采用主成分分析法对电子鼻数据进行降维，获取已知烟叶样品的多个主成分的类型和数据，具体包括以下步骤：/n21)根据电子鼻数据，建立标准化因素矩阵X及其协方差阵C：/nC＝X^TX；/n22)获取标准化因素矩阵X的MxM阶特征向量矩阵V；/n23)计算主成分矩阵Y：/nY＝XV；/n24)计算主成分矩阵Y中每个成分的方差贡献率，并选取累积贡献率D_ac>85％时的前二十个成分类型作为主成分：/n /n /n其中，D_c为第i个成分的方差贡献率，λ_i为其协方差阵C的第i个非零特征根，λ_j为第j个本征值，k为第k个主成分，q为第q个主成分，且k>q,q≤20；/n3)根据已知烟叶样品的多个主成分的类型和数据，采用支持向量机回归算法建立烟叶两糖比的预测模型，烟叶两糖比的预测模型为：/nf(x)＝w^Tx+b/nw^T＝[0.0005590688,0.002689181,0.001950974,0.007650455,0.005971182,/n0.004008356,0.001990211,0.02224272,0.008110035,0.01578008,/n0.03030127,0.0110831,0.02924935,0.05724236,0.0780258,/n0.02033698,0.05535544,0.09482377,0.08040231,0.03373479]/nb＝0.8143367/n其中，w^T和b为线性方程常数，f(x)为烟叶两糖比，x为主成分数据；/n4)根据烟叶两糖比的预测模型和待检测烟叶品种的主成分数据，获取待检测烟叶品种的两糖比。/n