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作者：邢玉清;樊彩霞;豆根生;宋朝鹏;吴莉莉;
单位：河南农业大学理学院,河南省农业物联网安全与创新工程技术研究中心;信息工程大学网络空间安全学院;河南农业大学农学院;河南农业大学烟草学院;
摘要：烟叶烘烤设备操作复杂、技术含量高、熟练掌握烟叶烘烤技术人员不足等问题，影响了烟叶的烘烤质量。针对上述问题，本文提出了基于小波核极限学习机的烟叶烘烤过程的智能识别方法。实验中对三段式烘烤过程中的叶片变软、主脉变软、勾尖卷边、小打筒、大打筒和干筋6个烘烤阶段分别提取了颜色、纹理和温湿度特征，组建了9维特征向量进入小波核极限学习机，通过增量型算法自适应地选择神经元个数，快速准确地识别了6个阶段，得到了98.33%的识别率。实验结果表明本文提出的基于小波核极限学习机的烟叶烘烤过程的智能识别方法具有一定的可行性，为研发烟叶烘烤智能调控系统奠定了理论基础。
关键词：极限学习机;小波核函数;烟叶烘烤;特征提取;识别
基金资助：中国烟草总公司科技重点研发项目（110202102007）;中国烟草总公司福建省公司资助项目（2021350000240019）; 重庆中烟工业有限责任公司资助项目（YL202202）; 河南农业大学自然科学类青年创新基金项目（KJCX2017A19）
