文档介绍：摘要:烟叶的收购质量特征是评定烟叶等级的重要依据。目前,许多烟叶收购质量特征主要由人工靠经验获取,主观性强,且有许多指标呈模糊状态,往往出现评定级别不稳定的现象。在烟叶收购过程中还容易产生质量纠纷,不仅影响烟农的生产积极性,还给国家造成经济损失。鉴于目前人工分级存在的问题,用数字形式统一烟叶的收购质量特征是非常必要的。主成分分析法作为一种数据降维处理技术,在各行业有这广泛的应用,本文通过主成分分析法对烟叶的原始光谱图进行降维,排除众多化学信息重叠的信息,对卷烟样品的光谱图进行主成分提取,用主成分的得分代替原来的NIRs(近红外光谱图),讨论分类方法、主成分个数对计算结果的影响。通过对不同组、不同级的光谱图进行主成分分析,得出较好的得分用于烟叶质量的分级。
关键词:主成分分析法,相关系数矩阵,烟叶分级,光谱特征
Abstract: o purchase quality is an important reference for ,o purchase quality is mainly estimated by human experiences that are sometimes subjective,and many factors are rather unclear,which leads to the unstable assessments of o quality, results in the dissensions in o purchasing, discouragement of farmers and the loss of state property . So it's necessary to develop o purchase quality regulations based on digital technology.
The ponent analysis as a data dimension reduction processing technology, in industries have this wide range of applications,The raw spectra was transformed press the original data and the characters of the NIR spectra were selected. Thus, under ponents’space by replacing the raw NIRs(Near Infrared Reflectance Spectroscopy) with the corresponding principal classing methods, pre-processing performance and the number of ponents were discussed for the influence to the on the different groups, the spectrum diagram ponent analysis, it is concluded that the good score for o quality grading.
Key Words :PCA ,Correlation coefficient matrix, o grading, Spectral feature
目录
1 绪论 1
研究目的和意义 1
国内外研究现状 2
烟叶的常规化学分析 2
应用于卷烟生产烟组配方的研究 3
不用分类模型的研究 3
本研究的主要内容 4
本论文研究内容及章节安排 4
本章小结 5
2 烟叶分级基本知识 6
引言 6
制订烟叶分级的基本原则 6
分级的基本方法 7
分级的基本原理 7
划分级别的尺子 8
本章小结 9
3 主成分分析理论 10
主成分分析理论特点 10
主成分分析的基本思想与理论 10
主成分分析的思想 10
主成分分析的理论 11
主成分分析的基本概念及意义 12
主成分分析的算法 13
样本主成分的导出 18
本章小结 21
4 不同部位烟叶光谱特征的提取与研究 22
引言 22
材料和方法 22
材料 22
仪器和溶