支持向量機(jī)對煙草化學(xué)成分協(xié)調(diào)性的分類應(yīng)用

摘要：根據(jù)煙草化學(xué)成分的協(xié)調(diào)性分析來確定煙草的等級是非常復(fù)雜的過程，傳統(tǒng)上的評估方法存在主觀性等人為的缺陷。為了提高分類等級的準(zhǔn)確性，提出了K-CV-SVM的分類模型。仿真結(jié)果表明，K-CV-SVM克服了傳統(tǒng)方法的缺陷，具有一定的適用性。

關(guān)鍵詞：煙草；成分；支持向量機(jī)

中圖分類號： TP391.4 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A 文章編號：1002-1302（2014）07-0431-02

收稿日期：2013-10-03

基金項(xiàng)目：云南省教育廳科學(xué)研究基金（編號：2012C80）。

作者簡介：徐小華（1980—），男，四川南充人，碩士，講師，主要從事模式識別和計算機(jī)智能系統(tǒng)的研究。E-mail：969287340@qq.com。煙草是我國重要的經(jīng)濟(jì)作物之一，我國的煙草種植面積和總產(chǎn)量均居世界第一位。隨著“21世紀(jì)是質(zhì)量的世紀(jì)”口號的提出，當(dāng)今煙草貿(mào)易市場上競爭的焦點(diǎn)已經(jīng)是煙草質(zhì)量的競爭，而煙草質(zhì)量的優(yōu)劣主要是由其化學(xué)成分的協(xié)調(diào)性來體現(xiàn)的[1]。煙草的主要化學(xué)成分含有多種判定指標(biāo)，是一個多層次、多目標(biāo)的分類關(guān)系，而且影響因素和分類等級之間存在非線性的關(guān)系。傳統(tǒng)的煙葉評價主要是通過人工驗(yàn)級和樣煙評吸來進(jìn)行的[2-4]，由于得到的數(shù)據(jù)在一定程度上會受到主觀因素的影響，因此不利于對煙葉的科學(xué)評價。支持向量機(jī)（SVM，support vector machine）是由Vapnik首先提出的，可用于模式分類和識別，如果將其用于煙草化學(xué)成分協(xié)調(diào)性的分類，則有助于提高分類的準(zhǔn)確率，從而避免繁雜的人為因素干擾。本研究擬采用MATLAB R2012B和Libsvm軟件實(shí)現(xiàn)對煙草化學(xué)成分協(xié)調(diào)性的分類。

1支持向量機(jī)

4與其他模型的比較

為了說明K-CV交叉驗(yàn)證法得到的結(jié)果的優(yōu)劣，分別將數(shù)據(jù)歸一化后直接對數(shù)據(jù)進(jìn)行測試（其svmtrain的參數(shù)為-c2，-g1，-t0）和交叉驗(yàn)證法的方法作為比較模型。前者的分類準(zhǔn)確率為93.3333%。可以看出，K-CV的模型SVM的 Accuracy 的準(zhǔn)確率是最好的，更具有有效性，因此可以說明將基于 K-CV 模型的SVM用于對煙葉化學(xué)成分協(xié)調(diào)性的分類，提高了分類準(zhǔn)確率，有廣泛的實(shí)用性和一定的決策性。

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