基于近红外光谱和随机森林的烟叶病害种类识别

摘要： 使用手持近红外光谱仪采集受到不同种类病害烟叶样本的光谱数据，利用Savitzky-Golay(SG)平滑滤波和一阶导数对原始光谱数据进行预处理，结合随机森林（RF）算法建立不同病害类别的训练模型，并进行了样本测试。同时，与传统分类算法支持向量机（SVM）、反向传播（BP）神经网络和偏最小二乘判别（PLS-DA）进行了对比研究。实验结果表明，RF算法的分类准确率、灵敏度、特异度值... （共8页）