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申请/专利权人：河北中烟工业有限责任公司
摘要：本发明提出了一种面向烤烟打叶复烤出片率预测模型的特征选择方法，通过加工多批次烟叶采集烟叶的特征和相应的打叶复烤出片率数据；分别通过皮尔逊相关性分析、肯德尔相关性分析、斯皮尔曼相关性分析进行特征选择并通过回归分析建立对应的预测模型；计算出烟叶的特征的综合相关性与综合显著性，最终选择出用于烤烟打叶复烤出片率模型的特征。本发明的特征选择方法减少了选择特征的数量和预测打叶复烤出片率的准备工作时间，减轻了检测人员的工作负担，有效降低了检测成本，且能更精确地预测打叶复烤出片率结果，为卷烟厂和复烤企业提供更快、更准确的决策支持，可更精准地调整采购计划、准备后续包装材料、物流运力及仓储场地，利于企业降本增效。
主权项：1.一种面向烤烟打叶复烤出片率预测模型的特征选择方法，其特征在于，包括：步骤1：通过加工多批次烟叶采集Q个烟叶的特征和相应的打叶复烤出片率数据；步骤2：通过皮尔逊相关性分析在Q个烟叶的特征中选择出Q1个与打叶复烤出片率有相关性的特征，通过回归分析建立皮尔逊预测模型；步骤3：通过肯德尔相关性分析在Q个烟叶的特征中选择出Q2个与打叶复烤出片率有相关性的特征，并通过回归分析建立肯德尔预测模型；步骤4：通过斯皮尔曼相关性分析在Q个烟叶的特征中选择出Q3个与打叶复烤出片率有相关性的特征，并通过回归分析建立斯皮尔曼预测模型；步骤5：分别计算皮尔逊预测模型、肯德尔预测模型、斯皮尔曼预测模型的误差占比，分别获得皮尔逊相关性分析、肯德尔相关性分析，斯皮尔曼相关性分析的可信度；步骤6：根据步骤5获得的可信度，分别计算皮尔逊相关性分析、肯德尔相关性分析、皮尔斯曼相关性分析对应的权重，从而计算出Q个烟叶的特征的综合相关性与综合显著性，设定显著性检验的显著性临界值为0.05，最终选择出Q4个用于烤烟打叶复烤出片率模型的特征。
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