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基于近红外光谱相似的烟叶替代与卷烟配方维护

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烟草科技 2020年第2期53卷 88-93页

作者：李石头廖付何文苗张立立帖金鑫李永生郝贤伟田雨农毕一鸣吴继忠王辉徐清泉浙江中烟工业有限责任公司技术中心杭州市310024

为辅助卷烟配方设计与维护,改善传统配方维护模式完全依赖人的问题,以近红外光谱信息为基础,通过一种局部校正的光谱预处理方法及集成的光谱相似度算法,排除了光谱中的基线、散射等干扰因素,形成基于光谱相似表征烟叶相似的技术,实现辅... 详细信息

为辅助卷烟配方设计与维护,改善传统配方维护模式完全依赖人的问题,以近红外光谱信息为基础,通过一种局部校正的光谱预处理方法及集成的光谱相似度算法,排除了光谱中的基线、散射等干扰因素,形成基于光谱相似表征烟叶相似的技术,实现辅助卷烟配方的维护。结果表明:通过光谱相似筛选出的相似片烟与目标片烟在产地、部位的符合度分别为82.0%、75.7%,总糖、烟碱等主要化学成分的平均差异小于5%。采用片烟相似+片烟组合相似的方式,模拟计算出的替代配方在化学成分、感官指标等方面与原配方无显著差异。

关键词：卷烟配方近红外光谱光谱相似感官评价烟叶替代配方维护

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基于单料片烟互信息的卷烟配方维护方法

烟草科技 2021年第3期54卷 65-71页

作者：冯润泽雒兴刚张忠良汤建国乔丹娜杭州电子科技大学管理学院杭州市310018 云南中烟工业有限责任公司技术中心昆明市650231

为了维护卷烟配方的稳定,卷烟工业企业需要定期对配方进行维护,即对配方中的单料片烟进行补充或替换。针对卷烟配方维护问题,提出了一种基于互信息的卷烟配方维护方法,分析了中烟工业公司提供的卷烟配方数据,计算单料片烟在配方中的共... 详细信息

为了维护卷烟配方的稳定,卷烟工业企业需要定期对配方进行维护,即对配方中的单料片烟进行补充或替换。针对卷烟配方维护问题,提出了一种基于互信息的卷烟配方维护方法,分析了中烟工业公司提供的卷烟配方数据,计算单料片烟在配方中的共现频率,进而计算出单料片烟两两之间的互信息,通过互信息挖掘出单料片烟之间的配伍性,进而完成配方维护过程。结果表明:①基于互信息的卷烟配方维护方法可以很好地还原实际生产过程中配方维护的过程。②基于互信息的卷烟配方维护方法以配伍性作为考虑因素,缺失单料片烟在推荐列表中排名平均数为6.585,可以在配方维护过程中保证新配方具有良好的配伍性。③提出的衡量算法效果的度量指标解决了数量不对等的单料片烟替换过程的效果度量问题,可以衡量在实际生产过程中更为常见的数量不对等的多对多的单料片烟替换问题。

关键词：卷烟配方维护互信息单料片烟配伍性

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基于非负矩阵分解的卷烟配方维护方法

烟草科技 2019年第8期52卷 67-76页

作者：王楠雒兴刚张忠良于洋唐加福汤建国杭州电子科技大学管理学院杭州市310018 东北大学信息科学与工程学院沈阳市110819 云南中烟工业有限责任公司技术中心云南省昆明市650231

为了解决卷烟配方维护过程中效率低、成本高的问题,提出了一种基于非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)的卷烟配方维护方法。分析了某烟草企业3 年的卷烟配方数据,通过NMF 策略将卷烟配方矩阵分解成基矩阵与单等级片... 详细信息

为了解决卷烟配方维护过程中效率低、成本高的问题,提出了一种基于非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)的卷烟配方维护方法。分析了某烟草企业3 年的卷烟配方数据,通过NMF 策略将卷烟配方矩阵分解成基矩阵与单等级片烟矩阵的乘积,从而挖掘卷烟配方数据中单等级片烟之间隐含的配伍规则,进而推荐出一系列单等级片烟替换方案,并采用基于相似度的启发式规则进行单等级片烟替换选择,得到最优的单等级片烟替换方案。结果表明:①NMF 卷烟配方维护模型能够检索配方中被消除的单等级片烟,可以较好维护配方的完整性。②NMF 模型可以推荐与单等级片烟组形成良好组合的单等级片烟,使新卷烟配方中的单等级片烟具有良好的配伍性。③一对一(OVO)替换和基于平均相似度方法的多对多(MVM_AS)替换都能有效维持原品牌卷烟的感官质量和烟气指标的稳定。

关键词：卷烟配方维护非负矩阵分解配方推荐单等级片烟

基于贝叶斯网络的卷烟配方规则提取和配方维护

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基于贝叶斯网络的卷烟配方规则提取和配方维护

作者：吴雨露东北大学

学位级别：硕士

卷烟叶组配方的维护直接影响卷烟制品的质量,决定着产品品牌的特点,是卷烟产品制造过程中的关键环节之一。在进行配方维护时,常常会因为某些单料烟短缺或者市场成本过高等原因,需要对配方中的一种或者多种单料烟进行替换。到目前为止,... 详细信息

卷烟叶组配方的维护直接影响卷烟制品的质量,决定着产品品牌的特点,是卷烟产品制造过程中的关键环节之一。在进行配方维护时,常常会因为某些单料烟短缺或者市场成本过高等原因,需要对配方中的一种或者多种单料烟进行替换。到目前为止,卷烟新产品的开发以及产品维护主要依靠专家人员进行感官评吸,通过打分来评断卷烟感官质量是否满足要求。当某种单料烟缺失时,专家首先依靠经验选择可以替换的单料烟进行评吸,然后与缺失的单料烟对比,进而选择出感官品质相近的单料烟。最后将可以进行替换的单料烟加入到缺失配方中,评吸补充完整后的配方的感官特征,观察它是否与原完整配方的感官特征相似。这种完全依靠人工评吸进行评判的方法,不仅受专家们主观感觉的影响,而且根本无法满足企业快速化生产的需求。因此,如何快速地从库存现有的烟叶中自动推荐特征相近的单料烟进行缺失单料烟的替换,并且能够同时保证替换后卷烟的感官质量和烟气指标的基本稳定,是卷烟维护实现自动化过程中十分重要的一环。本文基于H集团提供的卷烟配方历史数据,首先利用贝叶斯网络建立了卷烟配方识别模型并进行了规则提取;然后在已经建立的配方识别模型的基础上,结合聚类算法,提出了基于启发式规则的卷烟配方“一对一”替换维护方法;最后利用Matlab GUI将配方维护中单料烟替换过程加入到卷烟优化辅助决策系统中。本文主要的研究内容如下:(1)针对H集团提供的卷烟配方数据的特点,首先对原始数据进行整理和预处理,包括补充缺失数据、离散化等;然后运用SPSS、Minitab等统计软件对化学元素进行相关性分析和正态分析,对单料烟在配方中的使用频次、配方中部位、颜色、档次比例随配方变化的波动情况、配方替代前后物化指标的变化量进行了统计分析。(2)利用卷烟配方整理后的数据,首先基于贝叶斯网络建立了卷烟配方识别模型,结合化学元素相关性的研究,将得到的预测结果与朴素贝叶斯模型、决策树模型的预测结果进行比较,并分析了各个方法在规则提取方面的优点和缺点,最后使用贝叶斯网络来进行卷烟配方的规则提取,并通过分析不同品牌与配方属性之间的相互关系,成功提取出了一些配方规则,提取出的规则对卷烟叶组配方的设计具有重要的指导作用。(3)首先采用加权聚类方法对所有用到的单料烟进行了聚类分析,统计出品牌中所有单料烟使用过的所有用量;其次基于贝叶斯网络的卷烟配方识别模型,提出卷烟配方维护的启发式方法,实现了卷烟产品维护过程中的单料烟的“一对一”自动推荐。以配方替换前后的感官评估结果来验证替换效果的优劣,并找出效果最好的用量作为替换单料烟的最终用量,然后根据贝叶斯网络中参数学习后得到的概率以及感官质量的相似性对替换的单料烟进行了优先顺序的排列。最后,基于Matlab GUI的软件环境,完成卷烟产品叶组配方优化辅助决策系统的卷烟配方维护部分。

关键词：卷烟配方贝叶斯网络规则提取配方维护

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成品汽油调和配方评价、维护与智能系统开发

成品汽油调和配方评价、维护与智能系统开发

作者：郑明杰兰州理工大学

学位级别：硕士

在成品汽油罐式调和生产过程中,调和配方的优劣在一定程度上决定了企业生产效能。然而,现阶段国内不少炼厂生产仍以人工经验指导的线性配方为主要依据,对配方的预评价与修正亦由人工完成。这不仅对生产实施者要求甚高,而且易受人为因素... 详细信息

在成品汽油罐式调和生产过程中,调和配方的优劣在一定程度上决定了企业生产效能。然而,现阶段国内不少炼厂生产仍以人工经验指导的线性配方为主要依据,对配方的预评价与修正亦由人工完成。这不仅对生产实施者要求甚高,而且易受人为因素影响。为确保成品汽油质量,只能采用较为保守的调和配方,致使产品质量严重过剩。因此,亟需对调和配方进行更为客观及智能的“事前”评价与维护技术,以使企业生产效能与智能化得以提升。鉴于此,本文围绕配方评价模型、评价体系的建立及维护技术等,主要开展了如下研究工作:1)为解决成品汽油调和配方的智能评价与维护问题,通过对罐式调和工艺机理仔细梳理及对实际工业生产数据深度分析,提出了罐式批次调和配方评价与维护方案。方案具体包括:配方质量预测建模、配方质量评价准则建立、短期维护的缺陷配方致因分析、以及长期维护的优质配方生成。其中,配方质量预测评价与致因分析构成调和配方“事前”评价与修正框架,结合配方质量评价准则,以确保满意配方用于实际生产;长期维护的配方生成则是考虑罐式批次成品汽油调和工艺下,为产品质量变动、多工况因素等,提供精细化的高效能配方生成模型,从而为配方实现智能评价与维护奠定基础。2)为解决成品汽油调和配方需要“事前”评价与修正的问题,首先将Light GBM模型与SHAP结合,提出了一种调和配方质量预测及致因解析的机器学习框架;其次引入改进遗传算法(IGA)用于Light GBM模型超参数寻优,建立了可同时预测成品汽油性能及环保指标的模型,并结合汽油国ⅥA标准与企业生产实际制定了配方质量评价标准,以实现配方“事前”评价;最后对缺陷配方基于SHAP的全局和局部致因解释分析,给出了易于操作的单变量定性修正建议。经使用工业数据实验研究,基于IGA＿Light GBM建立的成品汽油质量指标预测模型,预测指标更加全面且更为精准;基于SHAP的缺陷配方致因解析给出的修正建议,合理且契合生产实际,可据此对配方进行短期维护。3)为解决成品汽油罐式批次调和配方的精准建模问题,首先将特征减少的模糊C均值(Feature-Reduction Fuzzy C-Means,FRFCM)聚类算法与特征类别提升树(Category Boosting,Cat Boost)模型结合,提出了一种批次分级集成建模方案;其次针对FRFCM算法在划分非球形数据效果差强人意,且未考虑调和组分相关性等缺陷,提出基于马氏距离对其进行改进,旨在最大程度划分出组分批次类型;接着受调和组分添加顺序与添加量的启发,借助灰色关联度法分析调和组分对油品质量的关联性,将调和组分分为主辅料类别,提出子配方分级建模思想;最后通过对比优选Cat Boost作为批次子配方分级建模算法,并用杜鹃搜索优化其超参数,再基于改进FRFCM隶属度矩阵值融合子分级模型,从而实现了罐式批次调和配方的精细化建模。仿真结果表明,较单一或未分级模型,文中分级集成模型精度及泛化能力更优,可用于配方智能生成的长期维护。4)为解决配方评价与维护的落地应用问题,首先通过对成品汽油调和配方评价与维护智能系统需求分析,确定了系统各个功能模块;其次考虑实际应用背景与底层算法,确定了以B/S为系统架构,My SQL为数据库,Django作为系统前端开发布局的技术方案;接着对智能系统的用户登录模块、配方质量评价模块、配方维护功能模块、历史配方查看功能模块、报警与事件记录模块和系统维护模块等进行了设计开发;最后采用“黑箱”测试法,对各个功能进行了测试。测试结果表明,系统实现了预期的功能目标,且具有易用易维护的特点,为调和技术的工程应用进行了有益探索。

关键词：配方评价可解释机器学习配方维护改进FRFCM Django框架

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卷烟产品大配方大批量投料技术

中国科技信息 2019年第8期 71-72页

作者：石春满陕西延安卷烟厂

针对卷烟产品原料利用率低、质量波动大、生产效率不高的问题,通过大批量投料生产工艺模式研究测试、大配方投料工艺配方研究测试,以及某产品大配方大批量投料测试验证带来的优势,以期为相关实践提供借鉴。

关键词：卷烟产品投料生产填充值整丝率主流烟气配方维护工艺模式

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计算智能方法研究及其集成应用

计算智能方法研究及其集成应用

作者：贺英中国海洋大学

学位级别：硕士

计算智能(CI)是多种智能方法的集合体。它具有在不确定及不精确环境中进行推理和学习的卓越能力，是建立智能系统的更有效的计算工具。已被广泛应用于信息处理、管理决策、智能控制、专家系统、故障诊断等领域。其中主要的三种方法是：... 详细信息

计算智能(CI)是多种智能方法的集合体。它具有在不确定及不精确环境中进行推理和学习的卓越能力，是建立智能系统的更有效的计算工具。已被广泛应用于信息处理、管理决策、智能控制、专家系统、故障诊断等领域。其中主要的三种方法是：模糊系统、人工神经网络、遗传算法。在解决实际问题中，应努力实现各方法之间的优势互补，协同工作，才能构建高性能的智能系统。计算机辅助卷烟叶组配方设计的主要任务是：一是要建立合理的叶组化学指标与感官质量指标和烟气指标之间关系的数学模型;二是要根据设计目标，利用此数学模型，有约束地优化求解，得到多组最佳或次佳烟叶组合比例。由于卷烟叶组配方是一个非常复杂的，具有不确定性的非线性问题，应用传统的人工智能方法和数学方法很难完成，因此考虑综合应用这三种计算智能方法。本文首先分别对两种神经网络模型及遗传算法的标准算法提出改进，然后将这些改进方法在卷烟叶组配方设计中进行集成应用。全文共分为八章。第一章介绍了计算智能的含义，三种计算智能方法的特点及协作方式。第二章简单阐述了人工神经网络的原理和存在的问题。第三章专门研究了BP网络。根据BP算法的原理，分析了BP算法在应用于复杂问题时往往收敛很慢的原因。从激励函数、权值修正方法、目标函数三方面对多个改进算法进行收敛性能的比较。在理论上分析了影响BP网络的泛化能力的主要因素，提出了一种优化网络结构的方法和初始化权值的方法。综合这些研究结论，提出了一种有较好泛化能力的混合改进BP算法。最后在对神经元的Sigmoid激励函数近似为分段线性函数的前提下，提出一种从受训的BP网络抽取知识的简单方法，并应用于单料烟的感官质量神经—模糊模型中，得到一些有益的规则。第四章阐述了Kohonen网络的基本原理。首先提出奇异值分解法来确定合适的一维Kohonen网络结构，然后研究了一维网络的权值初始化与拓扑映射间的关系，并提出新的初始权值方法。本章重点从邻域函数、学习率调整等方面研究了二维网络的改进算法，并将之应用于烟叶动态分类问题。第五章论述了由BP和Kohonen网络构成的复合模块化网络群。在应用于计算智能方法研究及其集成应用复杂问题建模时能有效提高学习的收敛速度和精度。第六章简介了遗传算法基本原理及发展现状。提出用遗传算法来解决基于神经网络建模的优化问题。提出有引导进化的启发式遗传算法，更有效地解决特定领域问题。第七章将上述研究综合应用于卷烟叶组配方计算机辅助设计系统中。首先介绍了卷烟配方的专业术语和传统的配方流程。然后从与几种专家系统方法的比较引入智能系统的开发背景。根据整个系统总体设计方案，我们分层次地描述了计算智能方法的集成过程。系统的基础是:先应用了第五章的复合模块化网络算法，建立有效的卷烟感官质量和烟气指标的神经网络评估模型。并通过检验样本的结果证明了算法的有效性。然后重点论述了叶组配方维护子系统和新配方设计子系统中，采用的计算智能集成方法。即在神经网络评估模型基础上，应用第六章论述的启发式遗传算法，设计了不同的具有明显问题特点的编码和遗传算子进行寻优。最后对系统运行结果进行分析，算法能有效地寻找到最优或次优配方方案。论文最后一章对研究成果进行总结，分析了应用于卷烟叶组配方系统中的成功与不足处，并对今后系统的深入研究进行展望，指出未来的一些研究方向。

关键词：计算智能模糊系统人工神经网络遗传算法 BP网络泛化能力知识抽取 Kohonen网络复合模块化网络群启发式遗传算法卷烟叶组配方设计配方维护感官质量烟气分析