一种自适应搜索库存片烟醇化程度判别方法及系统

本发明涉及烟草技术领域，提供了一种自适应搜索库存片烟醇化程度判别方法及系统。该方法包括，获取库存片烟的近红外光谱数据以及对应的醇化程度，对库存片烟的近红外光谱数据进行特征提取，得到若干光谱特征变量；将若干光谱特征变量作为片烟醇化程度判别模型输入，对应的醇化程度作为输出，训练片烟醇化程度判别模型，根据模型输出结果和对应的醇化程度，计算目标函数值；采用光谱变量选择算法，根据目标函数值，评价光谱特征变量的优劣，筛选满足要求的光谱特征变量，重新输入片烟醇化程度判别模型进行迭代训练，直到满足设定要求；基于待检测片烟的近红外光谱数据，采用光谱变量选择算法和片烟醇化程度判别模型，得到烟片醇化程度。