一种基于多分类器集成的卷烟感官质量评估方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及信息技术及自动化技术领域，具体涉及一种基于多分类器集成的卷烟 感官质量评估方法。
【背景技术】
[0002] 在卷烟生产过程中，很难针对烟草的物理化学指标与卷烟的感官质量的复杂关系 建立起有效的数学模型，因此在烟草及其制品的新产品开发和产品维护过程中，主要通过 品烟专家的人工感官评吸对卷烟产品感官质量指标进行评价。显然，这种完全依赖人工反 复评吸的生产方式会极大地影响评价结果的效率性，无法满足企业对生产快速性的要求。
[0003] 为了解决评吸过程中主观性强、效率低下的问题，学者们开始使用数据挖掘的方 法来对卷烟感官质量进行评价，力求从大量烟草数据中提取出物理化学指标和感官质量的 映射规则，以辅助或代替品烟专家完成对卷烟的感官预测评价。当前主要以BP神经网络方 法或支持向量机方法来解决成品卷烟的智能化感官评估问题。
[0004] 然而，针对以连续数据的形式存在的感官评估历史数据，现有研宄大多使用拟合 预测的手段进行卷烟感官质量评估，而对于品烟专家的评吸过程来说，每个专家以0. 5为 分段对评吸指标进行打分，实验使用的连续数据实际为多名专家评分的平均值，即每个专 家符合企业要求的评估结果实际是离散的。因此，我们可以把卷烟感官评估问题视为一个 分类预测问题。与当前大多数研宄中使用的拟合预测手段相比，分类的方法更加合乎企业 的实际质量要求，对于感官质量这一抽象指标来说，追求连续值的拟合结果也会限制企业 的生产弹性；同时，在数据挖掘领域，分类的方法比拟合的方法更加丰富，使用分类方法也 能够在一定程度上有更好的理论基础。
[0005] 另外，成品卷烟数据具有小样本、高维数、强噪声、非线性的特点。除了使用拟合预 测手段以外，当前卷烟感官评估领域的应用研宄与传统模式识别方法一样，仍然着力于使 用单一预测模型及其改进预测模型。
【发明内容】
[0006] 针对现有技术存在的问题，本发明提供一种基于多分类器集成的卷烟感官质量评 估方法。
[0007] 本发明的技术方案是：
[0008] -种基于多分类器集成的卷烟感官质量评估方法，包括如下步骤：
[0009] 步骤1 :采集成品烟感官待评估数据，即卷烟化学成分指标；
[0010] 卷烟化学成分指标包括：总糖量、还原糖、烟碱量、总挥发碱、总氮量、烟碱氮、蛋白 质、施木克值、氮碱比、含氯量、含钾量、糖碱比、氨态碱；
[0011] 步骤2 :基于成品烟感官评估历史数据对采集的成品烟感官待评估数据进行归一 化处理；
[0012] 步骤3:利用基于多分类器集成的卷烟感官质量评估模型进行卷烟感官质量评 估；
[0013] 所述基于多分类器集成的卷烟感官质量评估模型为：根据成品烟感官评估的历史 数据，利用数据挖掘领域中的不同分类方法分别构建描述卷烟化学成分指标与感官评吸指 标分类结果之间关系的单一分类器，并利用所述单一分类器构建的多分类器集成模型；
[0014] 所述感官评吸指标包括：光泽、香气、谐调、杂气、刺激、余味；
[0015] 步骤4:得到卷烟感官质量评估结果。
[0016]步骤3所述的基于多分类器集成的卷烟感官质量评估模型按如下步骤建立：
[0017] 步骤3-1:采集成品烟感官评估的历史数据，建立卷烟感官质量评估训练数据样 本集；
[0018] 卷烟感官质量评估训练数据样本集包括卷烟化学成分指标和感官评吸指标的专 家评分结果；
[0019] 步骤3-2:对卷烟感官质量评估训练数据样本集进行预处理：根据感官质量评判 标准和数据的具体特征，分别对6种感官评吸指标的专家评分结果进行离散化；同时对卷 烟化学成分指标进行归一化处理；
[0020] 步骤3-3 :利用预处理后的数据和数据挖掘领域中的不同分类方法，构建用来描 述卷烟化学成分与感官评吸指标分类结果之间关系的分类预测数学模型，即单一分类器；
[0021] 所述数据挖掘领域中的不同分类方法，包括：决策树C4. 5方法、BP神经网络方法、 k_近邻方法和支持向量机方法，其中k-近邻方法取两个不同的k值，得到两个不同的单一 分类器；
[0022] 步骤3-4 :利用每个单一分类器对卷烟感官质量评估训练数据样本集进行分类， 将各单一分类器的分类结果准确率作为每个单一分类器的权重，构建基于多分类器集成的 卷烟感官质量评估模型。
[0023] 所述卷烟感官质量评估数据样本集中的感官评吸指标的专家评分结果是由多个 专家打分后求平均值得到的。
[0024] 步骤4所述的得到卷烟感官质量评估结果，具体是：针对当前采集的成品烟感官 待评估数据分别计算每个单一分类器的感官评吸指标分类结果，然后将每个类别对应的单 一分类器的权重求和，将权重之和最大的分类作为感官评吸指标的分类，即卷烟感官质量 评估结果。
[0025] 有益效果
[0026] 本发明的基于多分类器集成的卷烟感官质量评估方法，应用于烟草企业对于成品 烟的产品设计和评估过程中。卷烟专家进行感官质量评估时，基于本发明所给出的基于多 分类器集成的卷烟感官质量评估方法，对于某一种卷烟成品，给定其实际测量得到的化学 成分若干指标，可以在较高的精度上得到该产品的感官质量评估结果，代替或辅助专家在 产品生产设计过程中进行决策。
[0027] 本发明所提方法能够以更高的正确率对成品烟的感官评吸指标进行感官质量评 估预测，在一定程度上代替或者辅助品烟专家进行成品卷烟的感官评估，对于烟草类企业 科学高效地进行卷烟产品设计、生产和维护，避免重复劳动，提高工作效率具有现实意义； 本发明方法能够区别于现有的成品卷烟质量评估方法，充分挖掘利用卷烟的质量评估历史 数据的价值，用有效的分类器集成方法弥补了单一分类器模型的缺点，对于烟草类企业具 有实用价值。
【附图说明】
[0028] 图1是本发明【具体实施方式】的基于多分类器集成的卷烟感官质量评估方法流程 图；
[0029] 图2是本发明【具体实施方式】的基于多分类器集成的卷烟感官质量评估模型建立 流程图；
[0030] 图3是本发明【具体实施方式】的基于多分类器集成的卷烟感官质量评估模型结构 示意图；
[0031] 图4是本发明【具体实施方式】的五种分类方法与本发明方法对比图。