[发明专利]基于小波变换-随机森林算法的烟叶霉变快速识别方法在审
| 申请号： | 201910579464.5 | 申请日： | 2019-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN110363119A | 公开（公告）日： | 2019-10-22 |
| 发明（设计）人： | 赖燕华;陶红;林云;王予;周瑢;欧阳路斯;林宝敏 | 申请（专利权）人： | 广东中烟工业有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G01N21/3563;G01N21/359 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 任重 |
| 地址： | 510385 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供的一种基于小波变换‑随机森林算法的烟叶霉变快速识别方法，包括以下步骤：采集烟叶样本；分别采集各个烟叶样本的近红外光谱，作为各烟叶样本的光谱信息；利用离散小波变换对光谱信息进行预处理，求解得到小波系数；利用随机森林算法从小波系数中识别出烟叶的霉变程度，完成烟叶霉变的识别。本发明提供的基于小波变换‑随机森林算法的烟叶霉变快速识别方法，通过用近红外光谱法建立了不同霉变程度烟叶样品的快速识别方法，为烟叶霉变的预警提供依据；采用小波变换处理光谱数据，确定光谱变量建立随机森林识别模型，识别率和预报率高，实现了对烟叶样品霉变程度的有效识别及准确预测。 | ||
| 搜索关键词： | 霉变 随机森林 烟叶 快速识别 小波变换 算法 烟叶样本 光谱信息 烟叶样品 近红外光谱法 离散小波变换 预处理 采集 近红外光谱 光谱数据 小波系数 有效识别 识别率 预报率 求解 光谱 预警 预测 | ||
【主权项】：
1.基于小波变换‑随机森林算法的烟叶霉变快速识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集烟叶样本；S2：分别采集各个烟叶样本的近红外光谱，作为各烟叶样本的光谱信息；S3：利用离散小波变换对光谱信息进行预处理，求解得到小波系数；S4：利用随机森林算法从小波系数中识别出烟叶的霉变程度，完成烟叶霉变的识别。
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