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    煙草香級智能集成分類方法

    2016-11-14 00:11:28鄧晨曦
    電腦知識與技術(shù) 2016年24期
    關(guān)鍵詞:智能算法煙草

    鄧晨曦

    摘要:針對煙草化學(xué)成分與卷煙制品香級之間確定的數(shù)學(xué)模型難以建立的問題。該文提出了一種基于智能算法的煙草香級集成分類方法。對比實驗結(jié)果表明,該文算法在分類準(zhǔn)確度上具有較大的優(yōu)勢,證明了該文算法的有效性。從而為煙草的香級分類提供了可靠依據(jù)。

    關(guān)鍵詞:智能算法;煙草;香級分類

    中圖分類號:TP273+.21 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1009-3044(2016)24-0006-02

    Abstract: The problem of establishing the mathematical model of the cigarette chemical composition and cigarette product fragrance grade is difficult to establish. In this paper, a tobacco aroma ensemble classification method based on intelligent algorithm is proposed. Finally, the classification results are obtained by majority voting. Experimental results show that the algorithm has a large advantage in the classification accuracy, and the effectiveness of the proposed algorithm is demonstrated.. Thus it can provide the reliable basis for the tobacco aroma classification.

    Key words: intelligent algorithm; tobacco; aroma classification

    在人們生活水平和消費水平不斷提高的今天,優(yōu)質(zhì)和高檔香煙的市場在不斷地擴(kuò)大,就我國而言就有3.5億多煙民,所以如何提高煙葉品質(zhì)和競爭力是各個烤煙廠商迫切需要解決的問題。2015年,我國的煙草行業(yè)每年的稅收超過11000億元,大約占到國民收入10%以上。煙草品質(zhì)的高低是決定其市場競爭力,對煙草品質(zhì)的評價與分級國內(nèi)外已經(jīng)開展了不少研究[1,2]。

    目前對煙草的內(nèi)在質(zhì)量評價,行業(yè)所采用的標(biāo)準(zhǔn)是靠感官評吸,具有較大的人為因素和不確定度。因此,煙草的內(nèi)在質(zhì)量評價,作為目前卷煙行業(yè)技術(shù)工作而言,是一項急需解決的問題。對于煙草內(nèi)在質(zhì)量評價體系的研究方面,目前的研究基本上是集中在常規(guī)化學(xué)成分的定性和定量分析以及部分化學(xué)成分的定性分析,對于影響煙草內(nèi)在質(zhì)量的各種化學(xué)成分的定性和定量分析以及系統(tǒng)的評價,尚未有全面的報道。由于煙葉的質(zhì)量是經(jīng)過燃燒后進(jìn)行評價的,對于煙葉中各種成分在燃燒后對內(nèi)在質(zhì)量的影響,是一個非常重要的內(nèi)容,如何建立起完善的內(nèi)在質(zhì)量評價體系,來通過化學(xué)成分的變化,對煙草包括煙葉、卷煙進(jìn)行完整和系統(tǒng)的質(zhì)量評價,是非常重要和緊迫的。如何尋找一種可行而且合理有效的方法,可否采用化學(xué)成分的含量規(guī)律和變化來判斷煙草的質(zhì)量[3],這樣便可以克服人為的因素,對煙草行業(yè)提高產(chǎn)品質(zhì)量,會起到積極的意義。

    在煙草質(zhì)量的評價體系中,煙草質(zhì)量評價涉及外觀、物理、化學(xué)、感官和煙氣等多個指標(biāo)體系,眾多的指標(biāo)增加了評價的難度。煙草的外觀、感官、煙氣等是化學(xué)成分的外在表現(xiàn),用化學(xué)成分評價煙草質(zhì)量相對較為客觀,也含有較豐富的煙草品質(zhì)信息。特別是紅外線分析技術(shù)的發(fā)展,煙草中化學(xué)成分的測定也變得更加簡便和快速,這也正是今后煙草質(zhì)量評價的發(fā)展趨勢。目前煙草質(zhì)量評價方法主要有外觀質(zhì)量評價法、常規(guī)化學(xué)成分評價法、感官評吸評價法等[4-6]。

    卷煙制品的香級是根據(jù)人受到煙草致香成分刺激后產(chǎn)生的主觀感受來制定的,這一過程具有弱隨機(jī)性。這需要計算機(jī)輔助煙草香級評定解決兩個方面的問題,一方面,傳統(tǒng)數(shù)理統(tǒng)計方法只能分析影響卷煙香級的相關(guān)因素,無法建立煙草化學(xué)成分與香級之間明確數(shù)學(xué)模型。另一方面,由于評吸專家的感受存在一定的隨機(jī)性,導(dǎo)致單一的分類方法,往往存在弱學(xué)習(xí)特性,分類結(jié)果容易受到影響,導(dǎo)致偏差。

    集成學(xué)習(xí)是跨學(xué)科的綜合數(shù)據(jù)挖掘理論,近年來被越來越多的應(yīng)用到國防、金融、工業(yè)等各個方面。其本質(zhì)是利用多個版本得其學(xué)習(xí)算法結(jié)果綜合解決同一個問題,可顯著提高學(xué)習(xí)系統(tǒng)的泛化能力。針對煙草品質(zhì)評定這類復(fù)雜問題,能夠有效地提升單一弱學(xué)習(xí)算法的評估準(zhǔn)確率。

    基于以上分析,本文提出了一種基于智能模糊聚類的煙草品質(zhì)集成分類方法。

    1 煙香級分類原理及系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    煙草燃燒產(chǎn)生的香味是其內(nèi)部各種化學(xué)物質(zhì)的相互作用的結(jié)果,因此煙草的香型和香味決定于各種致香成分含量及比例。而煙草化學(xué)成分極為復(fù)雜,目前已分離鑒定的就達(dá)到5000多種,這必然給計算機(jī)輔助感官評價帶來巨大的復(fù)雜度。因此需要分析決定煙草品質(zhì)的主要成分。

    本文選用煙葉中總糖、還原糖、總氮、煙堿、蛋白質(zhì)、氧化鉀、氯離子的含量作為煙草品質(zhì)主要評價依據(jù),采用多種煙草樣本以及專家評價結(jié)果建立測量集[40],通過分類算法對樣本煙草化學(xué)成分進(jìn)行分析,來評價煙草的內(nèi)在品質(zhì)的差異性。

    卷煙制品的品質(zhì)是根據(jù)人受到煙草致香成分刺激后產(chǎn)生的主觀感受來制定的,這一過程具有弱隨機(jī)性。這需要計算機(jī)輔助煙草品質(zhì)評定解決兩個方面的問題,一方面,傳統(tǒng)數(shù)理統(tǒng)計方法只能分析影響卷煙品質(zhì)的相關(guān)因素,無法建立煙草化學(xué)成分與品質(zhì)之間明確數(shù)學(xué)模型。另一方面,由于評吸專家的感受存在一定的隨機(jī)性,導(dǎo)致單一的分類模型,往往存在弱學(xué)習(xí)特性,分類結(jié)果容易受到影響,導(dǎo)致偏差。

    針對這一情況。本文提出了一種基于智能優(yōu)化算法模糊聚類的煙草品質(zhì)評價方法。該方法首先以煙葉樣品的化學(xué)成分的差異性為依據(jù),以評價結(jié)果與評吸專家的評定結(jié)果一致性為綜合目標(biāo),利用螢火蟲群優(yōu)化算法(Glowworm Swarm Optimization,GSO)對現(xiàn)有的模糊聚類算法進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn),建立煙草品質(zhì)的評價方法;在此基礎(chǔ)上,利用AdaBoost將基分類器對于不同樣本集的多個分類結(jié)果進(jìn)行集成,形成最終的煙草品質(zhì)評價模型。

    2 系統(tǒng)總體架構(gòu)

    煙草數(shù)據(jù)庫和評價方法數(shù)據(jù)庫是本系統(tǒng)的兩大核心部分,其中煙草數(shù)據(jù)庫為系統(tǒng)提供了數(shù)據(jù)的支持,評價方法數(shù)據(jù)庫為系統(tǒng)提供了評價方法的支持。在這兩大核心部分基礎(chǔ)之上,設(shè)計了三個模塊:煙草數(shù)據(jù)管理、煙草業(yè)務(wù)處理和系統(tǒng)管理。煙草數(shù)據(jù)管理模塊是為煙草業(yè)務(wù)處理模塊提供處理數(shù)據(jù)的,主要實現(xiàn)了煙草品種與煙草化學(xué)成分的管理。煙草業(yè)務(wù)處理主要實現(xiàn)了煙草品質(zhì)的評價,還包括數(shù)據(jù)的預(yù)處理以及其他部分。系統(tǒng)管理模塊相對而言是一個比較獨立的模塊,主要實現(xiàn)了用戶、權(quán)限的管理,提供系統(tǒng)信息查詢功能。系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計如圖2所示。

    3 仿真分析

    為了驗證本文方法的有效性,本文首先采用真實的煙草樣本數(shù)據(jù)對基于螢火蟲群優(yōu)化模糊聚類算法,和基于AdaBoost集成分類算法進(jìn)行仿真實驗;然后采用實驗對比的方式,對本文方法的效果進(jìn)行分析。

    實驗用的煙草樣本選自山東、山西、云南、四川、陜西、廣西、貴州和江西8省的130組煙葉。通過光譜分析和萃取方法,獲取各煙葉樣品中總糖、還原糖、總氮、煙堿、氧化鉀、氯離子、蛋白質(zhì)7種主要化學(xué)成分含量,并與多位評吸專家給出的品質(zhì)評定結(jié)果組成實驗樣本集。隨機(jī)抽取其中的30組樣本作為驗證樣本,其余的100組作為學(xué)習(xí)樣本。

    為了說明方法的有效性,將本文算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊聚類算法進(jìn)行比較,其誤檢率對比實驗及結(jié)果如表1所示,因此在樣本條件相同的條件下,對30個煙草驗證樣本進(jìn)行分析,本文提出的分類算法的誤檢率指標(biāo)遠(yuǎn)小于其它三種缺陷辨識算法。

    4 結(jié)論

    本文在對決定煙草致香成分充分分析的基礎(chǔ)上,針對煙草化學(xué)成分極其復(fù)雜,傳統(tǒng)數(shù)理統(tǒng)計無法建立煙草化學(xué)成分與卷煙制品香級之間確定的集成分類方法。以及在卷煙制品香級評定過程中,評吸人具有一定的主觀隨機(jī)性,影響最終的評定結(jié)果兩個問題。提出了一種基于智能優(yōu)化算法的煙草香級集成分類方法。將本文算法與現(xiàn)有的算法進(jìn)行對比實驗,結(jié)果表明,本文算法在分類準(zhǔn)確度上具有較大的優(yōu)勢。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 姜茱,謝勝利.烤煙葉片大小與煙葉化學(xué)成分的關(guān)系研究初報[J].中國煙草,1991(2):36-40.

    [2] 韓錦峰,林木森,王瑞新.優(yōu)質(zhì)烤煙規(guī)范化栽培技術(shù)[M].鄭州:河南科學(xué)技術(shù)出版社,1990.

    [3] 宮長榮,于建軍.煙草原料初加工[M].北京:中國輕工業(yè)出版社,1993.

    [4] 王毅,李勝群,胡立中, 等.煙草混合均勻度評價方法的研究[J].中國煙草技術(shù)2006年年會報告集,2006:7-79.

    [5] 杜文,譚新良,易建華,等.用煙葉化學(xué)成分進(jìn)行煙葉質(zhì)量評價[J].中國煙草學(xué)報,2007,13(3):25-31.

    [6] Li J L,Yin G Y,Zhang G H.Evaluation of tobacco mixing uniformity based on chemeical composition[C].Proceeding of the 31st Chinese Control Conference, 2012: 7552-7555.

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