化学成分-朴素贝叶斯分类算法的烟叶产地模式识别

摘要：

把总糖、还原糖、总氮、烟碱、总氯和总钾这6个成分含量作为影响烤烟烟叶产地的自变量,利用朴素贝叶斯分类算法(NBC)建立烤烟烟叶生产地的判别模型.结果表明,用朴素贝叶斯分类建立的烟叶产地识别模型建模、留一法、预报准确度分别为91.24％、89.05％和88.24％,而用支持向量机分类和K点最近邻分类建立的烟叶产地识别模型的准确率均低于朴素贝叶斯分类建立的模型.可见利用朴素贝叶斯分类算法对烟叶产地进行模式识别研究,可以很好地反映烟叶样本由于产地的不同带来的差异.因此可以将NBC算法引入到烟草行业的研究中.

关键词：烟草、朴素贝叶斯分类、模式识别

所属期刊栏目：46

分类号：O69(应用化学)

资助基金：国家自然科学基金21273145

在线出版日期：2018-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：77-83