融合BPSO最优粒子和被选概率特征有用光谱的选择

摘要

为提高基于红外光谱(NIR)对烟叶分级的效率,提出融合BPSO最优粒子和被选概率特征对烟叶的NIR进行有用特征光谱的选择.基于该方法选择的有用NIR特征光谱,对2012年642片(13个等级)烟叶进行分级,试验结果表明,通过合适的被选概率值可以得到数目相对少的用于烟叶自动分级的特征光谱组合,若与最佳粒子融合可以得到更好的分级吻合率.利用选择后的特征光谱不仅可以提高分级速度,还可以适当提高分级正确率.