Design of a real-time monitoring system for blending ratio and purity of tobacco for hyperspectral imaging
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, hyperspectral imaging technology has a large application prospect in quality inspection in the tobacco industry.The study is based on near infrared spectroscopy technology and partial least squares regression method to establish mathematical analysis model of tobacco adulteration ratio of four components, such as expanded tobacco, stalked tobacco, large threaded tobacco and small threaded tobacco, and carry out internal and external inspection.At the same time, TLBO algorithm is used in the optimization of ELM tobacco purity grade determination model to realize the design of tobacco purity monitoring method, and then build the real-time monitoring system of tobacco blending ratio and purity.Tobacco with different purity grades were selected for experimental testing and model comparison analysis.The results show that the constructed PLS model can accurately predict the adulteration content of the four components in tobacco, and the correlation coefficients between the predicted and actual values are above 0.95 (p < 0.01), and the relative deviation of the prediction is below 3%.The accuracy of the TLBO-ELM model for identifying tobacco with different grades of purity is 88%, and the classification accuracy in the validation set is improved by 9.32% compared with the ELM model, which is within the acceptable range.It shows a better classification effect than PLS-DA in an acceptable range, which proves that the proposed method can be used for discriminating and monitoring the purity of tobacco.The monitoring system in this paper can be used in the analysis of tobacco blending ratio and purity detection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».