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基于近红外光谱及区块链的烟叶质量追溯全链路精准检测系统研究
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作者 于闽 《国外电子测量技术》 2025年第11期225-231,共7页
为解决烟草供应链中信息不透明、数据零散、追溯困难等问题。采用近红外光谱(near-Infrared Spectroscopy,NIR)与区块链技术,结合随机森林(Random Forest,RF)定量分析模型与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)定性识别模型,设计了... 为解决烟草供应链中信息不透明、数据零散、追溯困难等问题。采用近红外光谱(near-Infrared Spectroscopy,NIR)与区块链技术,结合随机森林(Random Forest,RF)定量分析模型与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)定性识别模型,设计了全链路闭环架构,并开展了关键技术整合与应用验证。结果表明:系统检测误差率<3%,数据上链耗时≤2 s,全流程追溯响应时间<5 s,溯源准确率达99.8%;试点应用中,检测效率提升40%,等级误判率从8%降至2%,单样本检测成本降低98%,烟叶优质率提升25%。因此,通过近红外光谱与区块链的深度融合,能有效提升质量数据的可靠性与追溯效率。 展开更多
关键词 近红外光谱 区块链 烟叶质量 精准检测
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