本发明公开了一种基于近红外光谱波数K均值聚类的烟草化学值定量方法,包括如下步骤:建立训练集和测试集,采集训练集中所有烟草样本的近红外光谱,以及目标成分含量;采用K均值聚类对训练集中各烟草样本的近红外光谱的波数进行聚类;每一次聚类完成后,利用PLS分别建立各子类谱段与目标成分含量的关系模型,并计算各关系模型的交叉验证均方根误差;以各关系模型对应的交叉验证均方根误差之和最小的聚类数作为最优聚类数,并将最优聚类数对应的各关系模型进行加权求和,得到全谱模型;采集测试集中各烟草样本的近红外光谱,并依据全谱模型,得到测试集中各烟草样本的目标成分含量。本发明与现有的PLS方法相比,能显著降低模型的预测误差。
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