基于CIE颜色空间构建烤烟外观质量预测模型

为探究烟叶表面颜色特征值与外观质量的关系,为烤烟外观质量评价体系的精准化、智能化发展提供科学依据,对河南烟区所产烟叶的颜色特征值进行测量,通过因子分析得出烟叶正面和背面共9个颜色参数作为输入指标,以各项外观质量评价指标为输出层,分别建立拓扑结构为9-11-1的BP神经网络模型,对外观质量进行预测评价。结果表明,收集的烟叶样品的各项颜色参数测定结果与外观质量评价结果均服从正态分布,具有良好的统计意义;通过CIE(国际标准照明委员会)颜色空间中的颜色参数构建的各项外观质量指标的预测模型中,均有90%以上的样本预测值与外观质量实际评价值的误差区间为0~1.0,其中,颜色、成熟度和叶片结构的R~2达到显著水平,身份、油分和色度3项指标的R~2达到极显著水平。构建的BP神经网络模型可依靠烟叶表面颜色参数实现对外观质量较为精准的预测,具有较高的可靠性。     

基于BPNN的烤烟褐变程度识别及其分类烟叶质量分析

【目的】建立BP(Back propagation)神经网络(BPNN)自动识别系统，以实现烤烟褐变标准化和量化。【方法】以云烟87上部烟叶为样本，通过扫描获取烟叶颜色等特征信息，建立BP神经网络烤烟褐变程度识别模型，输出判别结果，以人工判别烤烟褐变结果为参考，进行相似度比较。通过外观质量、常规化学成分、多酚含量、TSNAs含量和感官质量变化分析比对，验证BP神经网络自动识别系统和人工识别结果的精准度。【结果】建立的BP神经网络模型能够精准识别烟叶褐化等级，其识别准确率为98.75%,分级烟叶外观质量、常规化学成分、多酚含量、TSNAs含量和感官质量变化与人工识别基本一致，两种识别模式无显著性差异(P<0.05),为杂色烟分级提供了客观评价方法，能有效区分不同褐变程度烟叶的可用性。【结论】BP神经网络识别系统对烟叶褐变程度鉴别精准度与人工识别接近，可以利用BP神经网络自动识别系统替代人工识别。     

基于烤烟颜色特征构建烤烟感官质量预测模型

为了解烟叶颜色特征对感官质量的影响,以豫中烟区烟叶颜色特征值为输入变量,烤烟感官质量指标为输出变量,分别构建拓扑结构为10-12-1的BP神经网络模型,对烟叶感官质量进行预测评价。结果表明,样本的颜色特征值与感官质量指标统计特征较好,均服从正态分布;所构建的BP神经网络模型的模拟值与目标值差异较小,其中杂气与刺激性的决定系数达到显著水平,香气质、透发性等其他7项指标的决定系数均达到极显著水平。所构建的BP神经网络预测模型拟合效果较好,在烟叶质量评估中可利用烟叶的颜色特征值对烟叶的感官质量进行预测评价。     

福建烟区初烤烟叶硫含量与烟叶质量的关系

为了研究福建烟区中部烟叶硫含量对烟叶质量的影响,通过选取中部烟叶样品758份,对烟叶样品进行外观质量评价、常规化学成分测定并挑选部分样品进行烟叶物理特性检测、感官质量评价.结果表明:福建烟区中部烟叶硫含量与烟叶外观质量中身份、油分呈显著负相关;与烟叶常规化学成分中烟碱含量呈极显著正相关,与钾含量呈显著正相关;与烟叶物理特性中厚度呈极显著负相关;与感官评吸质量指标中香气质、杂气、刺激性得分呈显著负相关.最终确定了福建烟区烟叶硫含量适宜区间为0.41%~0.70%.     

基于BP神经网络建立初烤烟叶主流烟气中氢氰酸释放量的预测模型

【目的】建立准确、环境友好的氢氰酸释放量预测方法,以减少检测过程中氢氰酸对人体的危害。【方法】测定了182份初烤烟叶样品的主流烟气氢氰酸释放量和25种烟叶化学成分,采用BP神经网络,以卷烟常规化学成分烟丝水分、氯、丙二酸、挥发酸、钾、总氮作为神经网络的输入,主流烟气中氢氰酸作为输出,建立初烤烟叶主流烟气中氢氰酸释放量的预测模型。【结果】利用所建模型对28个样品进行外部验证,模型平均预测相对偏差为7.88%,大部分样品的预测相对偏差在10%以内。【结论】该预测模型预测精度良好,对于初烤烟叶具有广泛的适用性。     

普洱景东烟区不同地貌类型对植烟土壤与烟叶质量的影响

【目的】探明普洱市景东烟区不同地貌类型(坝区、山地)对植烟土壤和烟叶质量的影响，并对其进行综合评价，为当地优质烟叶的生产提供参考。【方法】以景东县植烟土壤和云烟87为研究对象，测定土壤理化特性和烟叶的常规化学成分、外观质量、感官质量，并进行土壤养分、烟叶化学成分适宜性评价及烟叶质量综合评价。【结果】不同地貌类型植烟土壤的理化特性和烟叶的常规化学成分、外观质量、感官质量存在一定差异。植烟土壤质量：坝区土壤肥力适宜性在Ⅰ级、Ⅱ级和Ⅲ级的占比分别为33.33%、44.45%和22.22%,Ⅳ级和Ⅴ级所占比均为0,土壤肥力适宜性指数(SFI)均值为0.68,山地分别为66.67%、11.11%和22.22%,Ⅳ级和Ⅴ级所占比均为0,SFI均值为0.69,山地土壤肥力适宜性在Ⅰ级的占比较坝区高33.34百分点。烟叶质量：坝区上、中部烟叶化学成分适宜性指数(CCUI)分别为0.79和0.91,山地分别为0.81和0.92,坝区上部烟叶化学成分适宜性Ⅱ级以上的占比较山地低11.12百分点，中部烟叶化学成分适宜性Ⅰ级以上的占比较山地低22.23百分点；坝区上、中部烟叶的外观质量综合得分分别为6.55分...     

烤烟颜色特征值对卷烟主流烟气有害成分影响的 BP神经网络构建

为研究初烤烟叶颜色特征值对烟气有害成分的影响,对南阳市属县(市)的174个中部叶C3F等级的烟叶样品进行颜色特征值、卷烟主流烟气有害成分测定,建立BP神经网络模型,对卷烟主流烟气中的有害成分进行分析。结果表明,因分析的6个主因子的累计贡献率达到92.2%,所构建的BP神经网络模型训练样本的真实值与预测值的决定系数均达到了0.97以上,验证样本的主流烟气中CO真实值与预测值的决定系数达到0.934 2外,其余6种有害成分真实值与预测值的决定系数均达到了0.96以上。由此可见,所建立的网络模型的鲁棒性较好,能够在一定程度上用烤烟的颜色特征值来表征卷烟主流烟气中的有害成分含量。     

基于灰色神经网络与马尔科夫链的城市需水量组合预测

【目的】针对城市需水量预测系统具有非线性和随机波动性的特点,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,以提高模型的预测精度。【方法】比较分析灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型以及二者线性组合的灰色神经网络预测模型的预测效果,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,并以榆林市2000-2009年的用水量实际数据为研究对象,通过实例比较分析模型的检验预测精度。【结果】经马尔科夫链修正处理后,建立的基于马尔科夫链修正的灰色神经网络组合模型的预测精度更高,预测误差的绝对值均小于4%,且均方差σ为1.00,小于组合灰色神经网络模型与GM(1,1)模型、BP神经网络模型预测误差值的均方差。【结论】基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络需水量预测模型,对城市需水量的预测优于灰色神经网络及各单项预测模型,不仅预测精度高,而且能同时反映出数据序列发展变化的总体趋势和系统各状态之间的内在规律,适合描述随机波动性较大的预测问题。     

响应面法和 BP 神经网络在烟叶拉力测定中的应用

【目的】烟叶拉力是烟叶物理特性之一，反映烟叶的耐加工性，对烟叶拉力特性进行研究可为烟叶打叶复烤参数设置提供参考，进一步提高烟叶加工的经济效益。【方法】为提高质构仪测定烟叶拉力的稳定性和准确性，利用 Box-Behnken 原理设计三因素三水平参数，应用响应面法分析各参数对结果变异系数的影响，得到烟叶拉力测定的最优参数组合。研究含水率对烟叶拉力的影响，进一步建立烟叶含水率 X- 拉力 Y 的 BP 神经网络预测模型。【结果】响应面法分析结果显示，拉力变异系数受样品宽度的影响极显著，受测试速率影响显著，受触发力影响不明显，拉力测定的最优参数组合为样品宽度 10 mm、测试速率 0.5 mm/s、触发力 0.1 N，以此参数测定拉力的变异系数显著下降为 13.8%。烟叶的抗张强度随含水率的增大呈先增大后减小趋势，景东 C3F 含水率为 18.41% 时的抗张强度最大、为 0.456 N/mm，景东 C1F 含水率为 18.46% 时抗张强度仅为 0.288 N/mm；红河 C3F、普洱 C3F 含水率分别为 20.64%、18.47% 时的最大抗张强度分别为 0.447、0.310 N/mm；不同地区、等级烟叶的拉力存在差异。建立的烟叶含水率 X- 拉力 Y BP 神经网络预测模型，预测值与真实值吻合度较高，均方误差 MSE 为 0.04761，均方根误差 RMSE 为 0.2182。【结论】响应面分析法可用于分析烟叶拉力测定参数对结果的影响，优化后的结果稳定性提高；不同地区、等级烟叶的拉力差异显著，并且随含水率增大呈先增大后减小变化，可根据该规律选择合适的含水率，使烟叶耐加工性最佳；建立的 BP 神经网络模型的预测值误差较小、精度较好，可用于对烟叶拉力的预测。     

基于K-means聚类+灰色理论+BP神经网络的区域天然气长期需求预测

【目的】不同区域影响天然气需求量的因素存在差异,数据集包含的数据特征也不尽相同,同时天然气长期需求预测存在样本数据少的问题,因此较难构建各区域通用的需求预测模型。【方法】选取山东省11个地级市为研究对象,根据天然气年度消费量、GDP、人口等影响天然气需求量的主要因素,将多个地区、多时间跨度的数据作为总样本库,使用皮尔逊相关系数对样本特征进行初筛,利用K-means聚类算法对各样本数据进行聚类,选取能源消费结构相似的3个样本点,并将样本点对应的下一时间点的天然气需求量作为数据样本的新特征;同时,将灰色理论预测输出结果作为BP神经网络的输入样本,基于新的样本数据特征与BP神经网络构建组合预测模型。【结果】基于K-means聚类+灰色理论+BP神经网络的预测方法有效利用了相似能源结构的城市天然气历史需求量,并结合灰色理论预测模型在小样本数据上鲁棒性高的优点,预测得到山东省11个地级市天然气长期需求预测的平均绝对百分比误差为0.57%～6.41%。与传统的灰色理论预测模型、BP神经网络模型、K-means聚类+BP神经网络相比,新预测方法在模型误差、预测结果的稳定性方面均有明显改进。【结论】新...     

基于卷烟品牌原料需求的桂阳烟叶化学成分可用性评价

【目的】为丰富烟叶化学成分评价体系,了解广西中烟桂阳基地单元烟叶化学成分区域特征。【方法】以桂阳县2012年、2013年和2014年烟叶样品为材料,应用模糊数学方法对其化学成分可用性进行了综合评价。【结果】部分样品烟叶总糖、还原糖含量偏高,下部叶烟碱含量偏低,部分样品的烟叶氯含量偏高,部分样品的中部烟叶淀粉含量偏高。B2F等级烟叶化学成分可用性指数大于C3F和X2F等级。B2F等级是2013年烟叶化学成分可用性最高,C3F和X2F等级是2014年烟叶化学成分可用性最高。B2F等级是欧阳海镇烟叶化学成分可用性最高,C3F等级是莲塘镇烟叶化学成分可用性最高,X2F等级是泗州乡烟叶化学成分可用性最高。【结论】烟叶化学成分可用性指数可以用于卷烟品牌对产区烟叶化学成分的适配度评价。     

基于主要化学成分的醇化片烟感官质量预测模型

【目的】为探究醇化过程中片烟常规化学成分及致香前体物质与感官质量之间的关系,为卷烟配方专家及仓库管理人员快速掌握库内片烟醇化质量状况提供理论支持。【方法】对2014年入库的湖南、贵州、福建、云南、河南、巴西等8个产地、等级片烟进行醇化过程跟踪取样,进行主要化学成分检测及感官质量评价,通过相关、主成分、回归等多种分析手段构建醇化片烟感官质量总分的预测模型。【结果】以吸光值、pH值、绿原酸、芸香苷、总植物碱、总糖含量6个主要化学成分指标构建了醇化片烟感官质量预测模型,模拟值与实际感官质量总分之间相差0.04～4.61分,误差在0.05%～6.94%范围,平均误差为2.40%,预测模型对上部醇化片烟的拟合效果略优于中部烟叶。【结论】基于主要化学成分构建的醇化片烟感官质量预测模型具有较高的精确度。     

不同基因型烤烟农艺性状与质量指标评价及灰色关联分析

【目的】探讨不同基因型烤烟主要农艺性状、经济性状指标与主要化学成分指标可用性指数间、烟叶外观和感官质量间的相关关系,为烤烟新品系相关性状指标的选育及推广与应用提供参考。【方法】以HKDN-2、C81-2-2、K326和云烟87为材料,在采用模糊理论分析主要化学成分指标可用性指数(CCUI)基础上,运用灰色关联理论分析主要化学成分指标可用性指数、感官及外观质量评价权重得分与主要农艺性状及经济性状指标间的灰色关联。【结果】(1) B2F和C3F烟叶外观和感官质量权重总分与不同基因型烤烟主要农艺性状指标间的关联度表现为:叶宽叶长有效叶数节距株高叶面积茎围;(2) B2F和C3F烟叶CCUI与不同基因型烤烟主要农艺性状指标间的关联度表现为:叶宽叶长有效叶数节距株高叶面积茎围;(3) B2F外观质量及感官质量权重得分与其单叶重的关联度均高于与C3F的关联度;但B2F的CCUI与其单叶重的关联度则低于与C3F的关联度;(4)主要经济性指标与CCUI、烟叶外观和感官质量权重总分间有一定的关联度关系。【结论】不同基因型烤烟主要农艺性状指标、经济性状指标与烟叶的CCUI、外观和感官质量指标评价权重得分间有着重要的相关关系。     

云南新烟区烟叶主要化学成分特征及其与评吸质量的关系

【目的】分析评价云南新烟区烟叶的主要化学成分特征,为掌握当地烟叶质量特点及提高工业可用性提供参考。【方法】采集2011—2018年文山广南、普洱景东和临沧双江3个县区上、中、下3个部位烟叶B2F、C3F、X2F样品288份,测定烟叶中的主要化学成分,并对其与卷烟质量的关系进行分析。【结果】2011—2018年文山广南、普洱景东和临沧双江3个县区上、中、下3个部位烟叶的氯含量总体偏低,有41.92%的中部样品还原糖含量超过26%,有33.33%的上部样品烟碱含量超过3.5%,中部烟叶样品还原糖含量偏高、上部烟叶烟碱含量偏高是影响新烟区3个植烟县化学成分协调性的主要因素。2011—2018年3个植烟县烟叶的钾含量和氯含量相对稳定。2013年以来,中、上部烟叶总糖和还原糖含量主要表现为上升趋势,增幅最大达到16.02%,烟碱和总氮含量则总体呈下降趋势,降幅最大达到22.07%。灰色关联分析结果表明,在试验范围内对烟叶感官评吸质量总分影响最大的化学成分指标为总氮和还原糖含量。【结论】云南新烟区3个植烟县烟叶主要化学成分特征差异明显,在双江地区控制烟叶还原糖含量、适当提高总氮含量有助于提高烟叶品质,在广南地区则应从控制烟叶总氮和烟碱含量方面改善烟叶化学成分协调性。     

中间香型烤烟叶片质量指标间的典型相关分析

为了找出我国传统中间香型典型产区烟叶质量评价指标间的相关关系,简化烟叶质量评价指标,对我国中间香型产区143份初烤烟叶样品外观质量和评吸质量进行量化评定,并进行物理性状、化学成分检测,分析了4个质量评价指标间的典型相关关系。结果显示,烟叶评吸质量、化学成分、外观质量、物理性状质量评价指标间均存在显著或极显著的典型相关关系,感官评吸质量与其他3组质量评价指标的显著典型变量累计方差贡献率由大到小依次为化学成分外观质量物理性状,外观质量与物理性状的关系最为密切。烟叶质量评价的单项指标对质量评价指标组间的相关关系贡献不同,化学成分评价指标主要为总糖、糖碱比,感官评吸质量指标主要为香气量、烟气浓度、刺激性、柔和程度,物理性状评价指标主要为单叶质量、叶长、叶片密度,外观质量指标主要为叶片的组织结构、色度、成熟度、身份。在大尺度的生态区域利用典型相关分析来简化烟叶质量评价指标是可行的。     

BP神经网络烟叶化学成分预测模型构建

为烟叶化学成分预测和卷烟工业原料使用提供理论依据,应用回归分析法和BP神经网络分析2014—2017年龙岩永定土壤养分因子和烟叶化学成分的相关性,并构建预测模型。结果表明:采用回归模型预测龙岩永定烟叶化学成分和土壤养分指标无显著线性相关性;采用BP神经网络模型预测烟叶化学成分相关性和模型精准度较高。BP神经网络可为烟叶化学成分预测提供有效途径,具有较强的实用性。     

基于EMD的BP神经网络在凌河流域旱灾预测中的应用

为提高旱灾预测模型预测精度,利用EMD(经验模态分解法)处理非平稳信号的优势,将其应用到BP神经网络预测模型中,建立基于EMD的BP神经网络旱灾预测模型,对凌河流域44个观测站(小凌河流域11站、大凌河流域33站)共51年(1960~2010)的降水资料进行旱灾预测应用,同时将基于EMD的BP神经网络旱灾预测模型结果与BP神经网络预测模型结果进行对比。结果表明:小凌河流域基于EMD的BP神经网络预测模型、BP神经网络预测模型的年均降水量预测值均方误差(MSE)分别为0.0011和0.0076,决定系数(R2)分别为0.95和0.83;大凌河流域基于EMD的BP神经网络预测模型、BP神经网络模型的年均降水量预测值均方误差(MSE)分别为0.0032和0.0092,决定系数(R2)分别为0.93和0.79。基于EMD的BP神经网络预测值均方误差(MSE)较小且决定系数(R2)较高,均优于BP神经网络预测值,提高了BP神经网络旱灾预测模型预测精度,具有一定的可行性。     

武陵山区烤烟上部叶片纤维素、木质素含量与质量指标间相关性研究（英文）

为研究烤烟上部叶片中纤维素、木质素的含量及其与烟叶质量指标间相关关系,以武陵山区7个县2011~2012年的48个B2F烤烟样品为材料,测定了烟叶中纤维素、木质素的含量,分析了不同年份及品种间的差异。同时,对烟叶纤维素、木质素含量与外观质量、物理特性、常规化学成分、感官质量指标间的相关性进行了研究。结果表明,纤维素、木质素含量在年份、品种间没有显著差异;纤维素含量与外观质量、物理指标、常规化学成分、感官质量中部分指标的相关性呈显著水平;木质素含量与灰色、油分间相关性显著,与其他烟叶质量指标相关性不显著。可见,纤维素、木质素含量在不同年份及品种间差异不显著,纤维素含量与烟叶质量指标间关系密切,木质素含量对烟叶质量影响较小。     

恩施烟区烟叶香型特点及品质分析

【目的】研究分析恩施烟区烟叶的香型特点及品质差异,为恩施特色优质烟叶的定向生产及卷烟工业企业的品牌原料需求提供理论依据。【方法】采集恩施烟区代表性烟叶样品,进行外观质量评价、化学成分检测及感官质量评吸,用SAS9．1软件对试验数据进行统计分析。【结果】恩施烟区烟叶主要有浓透清、浓偏中和中偏浓3种香气类型,以浓透清香型和浓偏中香型为主。3种香气类型烟Ⅱl-品质之间具有一定差异：外观质量综合评价浓偏中香型和浓透清香型烟叶明显优于中偏浓香型烟叶;总糖、总植物碱、总氮等化学成分含量对烟叶香型影响较大,以浓透清香型烟叶总糖含量最高,中偏浓香型烟叶总氮、总植物碱和蛋白质含量最高;3种香型烟叶香气质、香气量、余味、杂气、综合得分间均存在显著差异,以浓透清香型烟叶香气质和香气量最佳,感官评吸综合得分最高,中偏浓香型烟叶综合得分最低。【结论】恩施烟区的烟叶香型以浓透清和浓偏中为主,且随着海拔升高浓透清香型烟叶所占比例逐渐增加,因此可将恩施烟区尤其是高海拔地区打造成浓透清香型烟叶的生态种植区域,进一步彰显恩施烟叶的风格特色。     

烤烟游离氨基酸区域性差异及其与外观品质关系

【目的】为探索烤烟游离氨基酸与外观品质的关系。【方法】利用6个省份不同质量档次的186份烟叶样品,分析了各产区游离氨基酸含量与组成的差异性,并进行游离氨基酸指标与外观品质的简单相关分析。【结果】(1)各类游离氨基酸含量与组成在不同产区间差异较大,游离氨基酸总量以河南、四川较高,贵州、湖南居中,福建、辽宁较低;(2)同产区不同质量样品各游离氨基酸指标变异系数大多超过10%,部分超过40%;(3)一定范围内,随着烟叶颜色的加深,酸性、芳香族和脂肪族氨基酸比例降低,亚氨基酸比例升高;随着烟叶油润感变差、色度变弱,芳香族氨基酸比例以及酸性、碱性、脂肪族氨基酸含量和比例升高,亚氨基酸比例降低。【结论】烤烟烟叶游离氨基酸含量与组成存在明显的区域分布特征;同一产区内,烤烟烟叶的颜色深浅、油润感和色度强弱与其游离氨基酸含量及组成存在一定的相关性。