一种片烟醇化状态预测方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及数据处理，尤其涉及一种片烟醇化状态预测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、在烟草行业中，片烟的醇化过程是一个至关重要的环节，它直接影响到烟草产品的最终品质和口感。醇化是指通过自然或人工控制的环境条件，使烟草中的化学成分发生一系列复杂反应，从而达到改善烟草香气、减少杂气、提高吸味醇和度的目的。这一过程通常需要数月甚至数年，且受到多种因素的影响，如温度、湿度、氧气含量以及烟草本身的化学成分等。同时，片烟醇化的时间过长，会带来香气降低，杂气增加，吸味变差等不利影响。

2、传统上，评估片烟醇化状态的方法主要依赖于感官评价，即由经验丰富的评吸师通过品吸来判定烟草的香气、口感等感官质量。然而，这种方法存在主观性强、效率低、难以量化等缺点，难以满足现代烟草工业对质量控制和标准化生产的需求。

3、随着检测技术的不断进步和数据分析方法的广泛应用，人们开始尝试通过检测片烟在醇化过程中的各种理化指标来间接评估其醇化状态。通过使用近红外模型可以对片烟样品进行快速检测，得到常规化学成分、ph、淀粉、多酚类、氨基酸类、amadori类、新植二稀等数据共55组。

4、然而，虽然每个样品的检测数据都很丰富，但并不是所有检测数据都对片烟醇化状态的预测有参考价值，无法根据检测数据准确的预测片烟的醇化状态。

技术实现思路

1、本发明提供了一种片烟醇化状态预测方法、装置、电子设备及存储介质，以实现片烟醇化状态的准确预测。

2、根据本发明的一方面，提供了一种片烟醇化状态预测方法，包括：

3、获取各等级片烟的检测数据和所述检测数据对应的感官质量得分，并将所述感官质量得分转换为目标感官质量分数；所述检测数据包括每一检测指标在不同时段的指标数据；所述目标感官质量分数用于判断片烟的醇化状态；

4、基于各等级片烟每一检测指标在不同时段的指标数据对所述检测指标进行筛选，得到关键指标；

5、基于所述关键指标的指标数据和所述关键指标的指标数据对应的目标感官质量分数进行模型拟合，建立片烟醇化状态预测模型；

6、获取待预测片烟在任一时段的检测数据，基于所述待预测片烟在任一时段的检测数据和所述片烟醇化状态预测模型确定所述待预测片烟的醇化状态。

7、根据本发明的另一方面，提供了一种片烟醇化状态预测装置，包括：

8、数据获取模块，用于获取各等级片烟的检测数据和所述检测数据对应的感官质量得分，并将所述感官质量得分转换为目标感官质量分数；所述检测数据包括每一检测指标在不同时段的指标数据；所述目标感官质量分数用于判断片烟的醇化状态；

9、关键指标筛选模型，用于基于各等级片烟每一检测指标在不同时段的指标数据对所述检测指标进行筛选，得到关键指标；

10、片烟醇化状态预测模型建立模块，用于基于所述关键指标的指标数据和所述关键指标的指标数据对应的目标感官质量分数进行模型拟合，建立片烟醇化状态预测模型；

11、醇化状态预测模块，用于获取待预测片烟在任一时段的检测数据，基于所述待预测片烟在任一时段的检测数据和所述片烟醇化状态预测模型确定所述待预测片烟的醇化状态。

12、根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

13、至少一个处理器；以及

14、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

15、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的片烟醇化状态预测方法。

16、根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的片烟醇化状态预测方法。

17、本发明实施例的技术方案，通过获取各等级片烟的检测数据和检测数据对应的感官质量得分，并将感官质量得分转换为目标感官质量分数；检测数据包括每一检测指标在不同时段的指标数据；目标感官质量分数用于判断片烟的醇化状态；基于各等级片烟每一检测指标在不同时段的指标数据对检测指标进行筛选，得到关键指标；基于关键指标的指标数据和关键指标的指标数据对应的目标感官质量分数进行模型拟合，建立片烟醇化状态预测模型；获取待预测片烟在任一时段的检测数据，基于待预测片烟在任一时段的检测数据和片烟醇化状态预测模型确定待预测片烟的醇化状态。实现对片烟醇化状态的准确预测。

18、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种片烟醇化状态预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各等级片烟每一检测指标在不同时段的指标数据对所述检测指标进行筛选，得到关键指标，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述关键指标筛选条件为所述指标变化曲线整体呈递减趋势。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述关键指标的指标数据和所述关键指标的指标数据对应的目标感官质量分数进行模型拟合，建立片烟醇化状态预测模型，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述检测数据矩阵和所述质量预测矩阵对多元线性回归模型进行模型拟合，得到片烟醇化状态预测模型，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待预测片烟在任一时段的检测数据和所述片烟醇化状态预测模型确定所述待预测片烟的醇化状态，包括：

7.根据权利要求4或6所述的方法，其特征在于，所述标准化处理的方法，包括：

8.一种片烟醇化状态预测装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的片烟醇化状态预测方法。

技术总结
本发明公开了一种片烟醇化状态预测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取各等级片烟的检测数据和检测数据对应的感官质量得分，并将感官质量得分转换为目标感官质量分数；检测数据包括每一检测指标在不同时段的指标数据；目标感官质量分数用于判断片烟的醇化状态；基于各等级片烟每一检测指标在不同时段的指标数据对检测指标进行筛选，得到关键指标；基于关键指标的指标数据和关键指标的指标数据对应的目标感官质量分数进行模型拟合，建立片烟醇化状态预测模型；获取待预测片烟在任一时段的检测数据，基于待预测片烟在任一时段的检测数据和片烟醇化状态预测模型确定待预测片烟的醇化状态。本发明可以实现片烟醇化状态的准确预测。

技术研发人员：战磊,黄春晖,陈越立,金保锋,郭素芳,王玉胜,孔浩辉,彭琛,潘晓薇,赖燕华,张玺,梁耀星,梁增发,黄嘉杰,王寒
受保护的技术使用者：广东中烟工业有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2025/2/5