本發明公開了一種基于煙草化學常規的卷煙煙氣H值的預測模型構建方法,該基于煙草化學常規的卷煙煙氣H值的預測模型構建方法,通過卷煙化學常規指標的含量,借助支持向量機SVM方法,篩選出合適匹配的SVM核函數,通過交互驗證網格尋優的方法找出最優的懲罰因子C和RBF核函數參數g,進而構建出基于LIBSVM方法通過水溶性還原糖、總植物堿和總氮的含量實現卷煙煙氣H值的預測模型,針對相同牌號的卷煙,從卷煙的化學常規指標對卷煙煙氣H值的影響出發,深度挖掘兩者之間的聯系,提供了一種構建卷煙煙氣H值的SVM預測模型的方法。同時該方法簡單、實用、快捷,所建立的模型具有較好的預測效果,為相關類型的預測模型的建立提供一種新方法新思路。
聲明:
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