文献类型： 中文期刊

作者： 周博 ¹ ; 朱文魁 ¹ ; 王赵改 ² ; 蒋鹏飞 ² ; 刘洪坤 ¹ ; 李智慧 ¹ ; 张柯 ¹ ; 付丽丽 ¹ ;

作者机构： 1.中国烟草总公司郑州烟草研究院

2.河南省农业科学院农副产品加工中心

关键词： 光谱;模型;烟草组分;太赫兹时域光谱;分类识别;最近邻分类;低方差滤波

期刊名称： 农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2022 年 38 卷 010 期

页码： 310-316

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 为了准确识别不同烟草配方组分,利用太赫兹时域光谱技术,针对烟草工业常用的叶丝、梗丝和再造烟叶丝3种烟草配方组分开展太赫兹光谱特性分析和分类识别方法研究.对0.35~1.50 THz范围内3种烟丝的吸收系数谱和折射率谱进行分析,通过低方差滤波结合主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)进行光谱特征提取和降维,分别建立针对吸收谱和折射谱的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类模型、最邻近分类(K-Nearest Neighbor,KNN)模型和袋装树(Bagged trees)分类模型.结果表明,基于吸收系数谱的分类模型准确率最高,低方差滤波结合PCA的特征提取算法能显著提高分类效果,其中KNN模型准确率达到98.3%.对频域光谱使用连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)特征提取并结合SVM模型,分类准确率也在90%左右.研究表明太赫兹时域光谱技术可应用于不同烟草组分的分类判别,为太赫兹技术在烟草物料无损检测的应用提供参考.