公开(公告)号：CN117725519A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202311739802.X

申请日：2023-12-15

申请人： 中国农业科学院烟草研究所(中国烟草总公司青州烟草研究所)

发明人： 曹建敏 ,  别瑞 ,  邱军 ,  孙鹏

IPC分类号： G06F18/243 ,  G06F18/21 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/2413 ,  G06N20/00 ,  G06N3/126 ,  G06F18/211 ,  G01N33/00

摘要： 本发明属于作物质量评价和机器学习技术领域，具体涉及一种基于机器学习的四川烟叶品质评价方法、系统及其应用。具体的，本发明对比RF、KNN、SVM、GBC等4种机器学习算法在四川烟叶品质评价上的性能表现，并利用GA对最佳模型超参数进行调整优化，确定最优超参数组合，建立四川烟叶品质评价预测模型。并引入SHAP value解释框架积极打破“黑盒模型”，科学认知重要特征成分，增强预测数据可解释性，进一步提升评价结果与感官品质的一致性，为机器学习算法在烟草领域的应用以及烟叶质量评价工作提供新思路和数据支持，因此具有良好的实际应用之价值。