萤火虫优化支持向量机参数的近红外光谱技术鉴别卷烟牌号

目的：准确快速鉴别卷烟牌号。方法：采集不同牌号卷烟的近红外光谱,通过光谱预处理方法降低干扰因素后,利用萤火虫算法(FA)优化支持向量机(SVM)参数,考察光谱预处理方法、萤火虫算法的种群数目和迭代次数对卷烟分类正确率的影响。结果：采用标准正态变量变换(SNV)结合一阶导数(1D)方法进行近红外光谱预处理,当萤火虫种群数目为20,迭代次数为20时,优化支持向量参数可达到较好的识别效果,训练集的分类正确率为100%,测试集的分类正确率为96.67%~100.00%。结论：利用近红外光谱技术结合FA算法优化SVM可实现对卷烟牌号的准确鉴别     

基于信息几何的卷烟焦油SVM（支持相量机）预测

由于样本少且是非线性关系,卷烟配方中焦油垦预测非常困难,为此引入能较好的解决小样本非线性预测问题的SVM(支持向量机)进行卷烟焦油预测,其中的核函数选择是关系到预测精度的关键,而现有方法仅能试验试凑.本文从信息几何的角度,通过保角映射,给出核函数构造的一般方法,提高了预测精度和效率并通过试验证明该模型能更准确的预测卷烟焦油量.     

支持向量机在胃癌诊断预测中的应用

目的 利用支持向量机-微量元素法建立胃癌的模式识别,以期作为胃癌诊断的辅助手段.方法 采用电感耦合等离子体发射光谱法与支持向量机分类模式,判别健康者与患者血清中Zn、Fe、Cu、Ni、Co、Mo、Mn、Cr和Zn/Cu 9个指标,建立胃癌诊断的模型.结果 多项式核函数和径向基核函数的平均总正确率分别为91.11%和93.33%,灵敏度和特异度也达到了良好的水平.结论 本方法适于辅助诊断患者胃癌疾病,并为进一步研究微量元素与各种疾病之间的关系奠定了基础.     

支持向量机在胃癌诊断预测中的应用

目的利用支持向量机-微量元素法建立胃癌的模式识别,以期作为胃癌诊断的辅助手段。方法采用电感耦合等离子体发射光谱法与支持向量机分类模式,判别健康者与患者血清中Zn、Fe、Cu、Ni、Co、Mo、Mn、Cr和Zn/Cu 9个指标,建立胃癌诊断的模型。结果多项式核函数和径向基核函数的平均总正确率分别为91.11%和93.33%,灵敏度和特异度也达到了良好的水平。结论本方法适于辅助诊断患者胃癌疾病,并为进一步研究微量元素与各种疾病之间的关系奠定了基础。     

用支持向量机预测织物的悬垂性能

提出织物悬垂性预测的一种新方法 -支持向量机 ,用它表达了织物悬垂性与织物结构参数之间复杂的非线性关系 ,并建立了相应的预测模型。     

主成分分析-支持向量机在卷烟主流烟气分析中的应用

采用主成分分析进行样本集特征的提取,结合支持向量机建立回归模型,并对成品卷烟主流烟气中的总粒相物、焦油量和烟气烟碱含量进行定量预测。结果表明:总粒相物、焦油和烟气烟碱的预测均方差分别为0.61,0.47和0.04,与模型相比分别下降了30.73%,26.12%和8.15%,体现了更高的预测准确度。     

基于信息几何的卷烟焦油SVM预测

随着加入WTO和烟控条约生效的影响, “吸烟与健康”越来越受到人们的关注。如何在满足消费者吸食要求的同时把烟草中主要有害物质焦油对身体健康的影响降低到最低限度,已成为烟草行业研究的主要课题之一。而其中卷烟配方中焦油量预测是一项重要工作,但由于卷烟配方中焦油量样本少且是非线性关系,其预测是非常困难的事情。虽然很多学者对此已经做了很多工作,但至今没有有效的解决这个问题。SVM是由Vapnik在1992年COLT会议上首次提出的新理论,能较好的解决小样本非线性预测问题,为此把SVM引入卷烟焦油预测;而其中的核函数选择是关系到预测精度的关键,现存的方法仅能实验试凑,本文从信息几何的角度,通过保角映射,给出核函数构造的一般方法,从而提高了预测精度和效率。最后通过实验证明了该模型能更准确的预测卷烟焦油量;因此基于信息几何的SVM预测模型是有效的。      

支持向量机方法在烟叶可用性预测中的应用

为了对烟叶可用性分类进行评价,采用不同的核函数建立烟叶可用性支持向量机(Support Vector Machine,SVM)预测模型,对预测集样本进行预测,并与Fisher法的预测结果进行了比较。结果表明,SVM算法所建立的数学模型的预测准确率均比Fisher法高,且以径向基函数(RBF)建立的SVM分类模型的预测效果最好,对预测集样本的准确率达90%,说明SVM分类模型能较好地预测烟叶可用性。     

基于改进支持向量机的温室大棚温度预测

针对温室大棚中影响温度预测的因素以及温室大棚温度变化存在的非线性问题,提出基于改进支持向量机的温度预测模型。支持向量机选择性能较好的RBF核函数,结合网格搜索算法对支持向量机的核参数和惩罚因子进行动态寻优,考虑光照强度、湿度、风速对温度的影响。实验结果表明,与其他模型相比,改进的支持向量机预测误差更小,精度更好。     

卷烟烟气焦油量与某些代表性致癌物含量的分析

测定了不同牌号卷烟烟气焦油量与烟气中的 3,4-苯并 [a]芘、N -亚硝胺等致癌物含量。结果发现 ,市售不同牌号卷烟烟气焦油量与致癌物含量各不相同 ,而对于某一特定牌号卷烟来说 ,焦油量降低后 ,焦油中 3,4-苯并 [a]芘含量相应降低 ;滤嘴对这些致癌物有较高的截留效果。     

抽吸间隔时间对卷烟焦油释放量的影响

进行了抽吸间隔时间的长短对卷烟抽吸口数、烟气焦油、烟碱和CO释放量的影响实验。抽吸间隔时间分别设置为 30、4 0、5 0、6 0、70、80、90和 10 0s ,测定了 2种牌号的卷烟。结果表明 :①抽吸间隔时间越短 ,每支卷烟的抽吸口数、焦油、烟碱和CO量越大 ,这与国外的研究结果比较一致 ;②无论抽吸间隔时间长短 ,每口烟气的焦油、烟碱和CO等化学物质的量基本上保持不变     

卷烟材料对烟气特征的预测模型

卷烟材料中卷烟纸、接装纸、成形纸和滤棒是影响卷烟烟气特征的主要因素。在卷烟材料对烟气特征影响的实验基础上,对所得的实验数据进行了深入分析,建立了滤嘴通风度、焦油、烟碱和CO释放量的预测模型,并利用多元非线性回归方法,求出了预测模型中的相关参数。结果表明,实验值与计算值之间有着较好的相关性,所得预测模型可以对卷烟设计中的材料选择起到一定的指导作用。     

一种卷烟降焦剂的研制

为研究用化学方法降低卷烟焦油量的可行性,将一种或几种金属盐与碱金属氢氧化物的水溶液反应生成的凝乳状混合物制成降焦剂,添加到烟丝或再造烟叶中,按常规工艺卷制成卷烟。检测结果表明,该添加剂的降焦效果显著,焦油降低量最多可达6mg/支,且对卷烟吸味质量无不良影响。     

卷烟焦油测试嵌套析因设计分析

为了研究卷烟焦油测试过程中的各变异源的差异,采用完全嵌套方差分析和嵌套析因设计分析对各变期源进行分析.结果表明:①具有明确原因的变异源中,总粒相物的变异性最大,为42.0％;总粒相物和滤片含水量(W&W)的变异性较大,为30.6％;空白水分变异性为25.3％;烟碱和气相色谱仪引入的变异性仅占2.3％;在进行减小测量变异性改进时应从前3个变异源考虑;②由日期和时间引起的变异性为42.9％,在卷烟焦油比对测试时应参考日期和时间方向上的变异进行设计.     

2004年我国卷烟焦油量的探索性数据分析

介绍了探索性数据分析法的主要特点,并运用该方法对2004年我国卷烟的焦油量进行了探索性数据分析。结果表明:2004年全国有75%以上的卷烟焦油量降到了15.0mg/支以下,有25%以上的卷烟焦油量降到了13.0mg/支以下,卷烟焦油量的整体水平约为13.8mg/支;一、二类卷烟的焦油量明显高于三、四类卷烟,说明其降焦难度相对较大;各企业降焦控焦能力有较大的差异,部分企业的降焦控焦能力较强;2004年第3季度卷烟焦油量的典型值较上半年有增加趋势,但仍有部分企业的控焦水平明显高于上半年;探索性数据分析法所得结论的耐抗性和稳健性明显高于简单加权算术平均值和样本标准偏差方法。结论:探索性数据分析法是一种耐抗性和稳健性的分析方法。     

叶组配方卷烟烟气预测模型的建立

利用多元回归分析方法建立了叶组配方焦油量、烟气烟碱量、一氧化碳量和抽吸口数的预测模型,并筛选出了与这4项指标关系密切的化学成分,包括总糖、还原糖、总氮、烟碱、挥发碱、钾、氯、硫酸根等。利用所建模型对4种卷烟产品叶组配方的烟气指标进行了预测,结果表明,其焦油量、烟气烟碱量、一氧化碳量和抽吸口数的预测误差范围分别为0.04～1.13mg/支、0.13～0.50mg/支、0.11～2.95mg/支和0.37～1.15口/支。     

基于IGS-SVM模型的牛肉生理成熟度预测方法

生理成熟度是判定牛肉质量等级的重要指标,本实验建立一种通过改进的网格搜索（improved grid search,IGS）算法优化支持向量机（support vector machine,SVM）参数的模型,以实现牛肉的生理成熟度的预测。收集18、36、54、72 月龄的牛肉样本各25 个,共计100 个。利用机器视觉,采集样本的显微图像,经过图像处理后,提取不同生理成熟度牛肉的肌纤维特征参数,用统计学方法分析牛肉生理成熟度和肌纤维特征参数之间的相关性,并以肌纤维特征参数作为输入,利用76 个训练集样本,建立牛肉生理成熟度的SVM预测模型。为优化所建立的SVM模型,提出一种IGS算法,用其对SVM模型的约束参数C以及核函数参数g进行优化,结合留一交叉验证法得到最优的（C,g）参数组合,并将最佳参数代入分类器,得到优化的牛肉生理成熟度预测模型。用24 个测试集的独立样本检测模型的适用性并估测性能,结果表明：利用该模型对牛肉生理成熟度预测的准确率可达到91.67%;与传统网格搜索算法相比,IGS算法使得模型在训练时间上缩短了1 755.41 s。这表明所建立的模型具有较好的预测效果,也说明根据牛肉肌纤维的特征参数结合机器视觉及图像分析技术,对牛肉生理成熟度进行自动判定的方法是可行的。     

支持向量机在酒精发酵过程建模中的应用

支持向量机(SVM)是近年来发展起来的一种基于统计学习理论,采用结构风险最小化的新型学习机器.将支持向量机应用到酒精发酵生产过程建模中,仿真结果表明,支持向量机模型是有效的,SVM模型比BP网络模型有更好的预测能力.     

卷烟材料参数对主流烟气氨释放量的影响

为明确不同卷烟材料参数对主流烟气氨释放量的影响规律,采用数学模型和模型分析法研究了卷烟材料中卷烟纸透气度(X1)、接装纸透气度(X2)、成型纸透气度(X3)、复合滤嘴丝端丝束规格(X4)、复合滤嘴嘴端丝束规格(X5)、添加剂A(X6)和添加剂B(X7)7个参数对主流烟气氨释放量的影响,分析了单因素效应、双因素效应和边际效应.结果表明:①7个参数对卷烟主流烟气氨释放量影响的大小顺序为:X5＞ X2=X4＞ X1＞X3＞X7＞X6;②两因素间的交互作用较为明显的有:X1和X4,X1和X5,X1和X7,X2和X4,X2和X5,X2和X7,X3和X4,X5和X6,X5和X7.③X5对主流烟气氨释放量的影响最显著,随X5的增大主流烟气氨释放量下降明显.