论文摘要
同类植物的品种会有独特的多样性,可能会导致极其不同的应用差异。为了探索同类植物不同品种之间的分类方法,我们以4组不同品种烟草为研究对象进行分类。基于烟草的化学成分数据,我们分别比较了最大相关最小冗余法、浮动后退法、遗传算法、随机森林4种变量筛选方法在支持向量机算法上的建模效果。结果表明浮动后退法具有最好的分类准确率。脯氨酸,钾含量,芸香苷,柠檬酸,pH值是4个变量筛选集合的交集,具有很大的潜力应用于烟草的分类问题。这组方法也可能适用于其他植物的应用研究。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 沙云菲,王亮,刘太昂,于洁,葛炯,李敏杰,陆文聪,孙翔
关键词: 变量选择,化学成分,遗传算法,最大相关最小冗余
来源: 计算机与应用化学 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,农业科技
专业: 农作物
单位: 上海烟草集团有限责任公司技术中心,上海大学理学院化学系
基金: China National Tobacco Corporation Science and Technology Major Project(No:Zhong Yan Ban [2016] 259),National Key Research and Development Program of China(2016YFB0700504)~~
分类号: S572
DOI: 10.16866/j.com.app.chem201905010
页码: 491-496
总页数: 6
文件大小: 718K
下载量: 21
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标签：变量选择论文; 化学成分论文; 遗传算法论文; 最大相关最小冗余论文;