基于红外光谱的烟叶自动分级研究-激光与红外.PDF

第４１卷　 第９期 　 　　　　　　　　　　　　　　激 光 与 红 外 Ｖｏｌ．４１，Ｎｏ．９ 　 ２０１１年９月　 　 　 　　　　　　　　　　　ＬＡＳＥＲ　＆　ＩＮＦＲＡＲＥＤ Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ，２０１１ 　　文章编号：１００１５０７８（２０１１）０９０９８６０５ ·红外技术 · 基于红外光谱的烟叶自动分级研究 １ ２ ２ ２ 刘剑君 ，申金媛 ，张乐明 ，刘润杰 （１．河南省烟草公司郑州分公司，河南 郑州４５０００１；２．郑州大学信息工程学院，河南省激光与光电信息技术重点实验室，河南 郑州４５０００１） 摘　要：烟叶的自动分级一直是国内外学者智能化研究的一个重要方向。通过分析烟叶的主 要组成成分和烟叶光谱信息特征，发现烟叶红外光谱可作为烟叶分级特征，并通过神经网络模 型验证了红外光谱作为其分级特征的可行性，通过对比分析选取最佳红外光谱间隔、光谱范围 以及最必要的光谱预处理方法。利用概率神经网络对９个等级的烟叶进行分组分级，首先对 选光谱数据进行减均值的预处理以消除基线漂移，然后将其作为神经网络的输入模式，相应的 等级或组分作为理想输出训练网络。选择近半数的样本作为训练样本，其余为测试样本；网络 对于训练样本的正确吻合率为１００％，测试样本的平均正确吻合率９１％以上。结果表明烟叶 的红外光谱可以作为烟叶的分级特征，概率神经网络可以用于烟叶自动分级，为烟叶的自动分 级提供了新方法。 关键词：烟叶分级；红外光谱概率；神经网络 中图分类号：ＴＰ１８３　　文献标识码：Ａ　　ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１５０７８．２０１１．０９．０１０ Ｓｔｕｄｙｏｎａｕｔｏｍａｔｉｃｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｏｂａｃｃｏｂａｓｅｄ ｏｎｉｎｆｒａｒｅｄｓｐｅｃｔｒｕｍ １ ２ ２ ２ ＬＩＵＪｉａｎｊｕｎ，ＳＨＥＮＪｉｎｙｕａｎ，ＺＨＡＮＧＬｅｍｉｎｇ，ＬＩＵＲｕｎｊｉｅ （１．ＺｈｅｎｇｚｈｏｕＦｉｌｉａｌｅ，ＴｏｂａｃｃｏＣｏｍｐａｎｙｏｆＨｅｎａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５０００１，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， ＺｈｅｎｇｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＨｅｎａｎＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＬａｓｅｒａｎｄＯｐｔｏｅｌｅｃｔｒｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５０００１，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｏｂａｃｃｏｌｅａｖｅｓｈａｓｂｅｅｎａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｆｉｅｌｄ．Ｂｙｓｔｕｄｙｉｎｇ ｏｎｔｈｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｏｆｔｏｂａｃｃｏｌｅａｖｅｓａｎｄａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｓｐｅｃｔｒｕｍｏｆｔｏｂａｃｃｏｌｅａｖｅｓ，ｔｈｅｉｎｆｒａｒｅｄｓｐｅｃｔｒａｏｆｔｏｂａｃｃｏｌｅａｖ ｅｓｃａｎｂｅｕｓｅｄａｓｓｔａｍｐｏｆｔｈｅｔｏｂａｃｃｏｇｒａｄｉｎｇ．Ｔｈｉｓｉｓｖｅｒｉｆｉｅｄｂｙｔｈｅｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌ．Ｔｈｅｂｅｓｔｉｎｔｅｒｖａｌｓｏｆｔｈｅ ｉｎｆｒａｒｅｄｓｐｅｃｔｒａａｎｄｔｈｅｎｅｃｅｓｓａｒｙｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍａｒｅｓｔｕｄｉｅｄａｎｄｄｅｃｉｄｅｄ．４００ｉｎｆｒａｒｅｄｓｐｅｃｔｒａｏｆｔｏｂａｃｃｏ ｌｅａｖｅｓａｒｅａｄｏｐｔｅｄｔｏｇｒｏｕｐｏｒｇｒａｄｅｌｅａｖｅｓｂｙｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌ．Ａｌｍｏｓｔｈａｌｆｌｅａｖｅｓａｒｅｕｓｅｄａｓ