SOM聚类方法在卷烟零售户分类中的应用

为了解卷烟零售户的基本情况、分析其基本特征,根据烟草行业卷烟销售的特点,利用指标组合方法选取零售户经营业态、市场类型等零售户基本属性指标,以及销售行为指标和销售卷烟品种数构建了数据模型,并采用自组织特征映射神经网络(SOM,Self-organizing Feature Maps)方法对零售户进行分类,从最小类间距离和组内离差平方和两方面验证聚类结果,确定最终的零售户分类数。结果表明,将采集的8713个零售户样本划分成7类,分类结果的吻合度最好。根据各聚类簇的特征,从营销服务、市场管理和客户关系管理等方面对各类零售户提出了相应的服务与管理对策。     

基于AHP-熵值组合赋权法的卷烟零售户信用评价模型研究

本文提出在构建可量化的卷烟零售户信用评价指标库的基础上,研究基于AHP-熵值组合赋权法的卷烟零售户信用评价模型。该模型采用主观赋权法（AHP）和客观赋权法（熵权法）相结合的组合赋权方法,以弥补单一赋权带来的不足,力求将主观随机性控制在一定范围内,确保主客观赋权中的中正,实现卷烟零售户信用的定性和定量评估的有效结合。最后以某市卷烟零售户为算例实验对象,对部分样本商户进行测试,发现测试结果与实际情况相符,印证了本文研究的卷烟零售户信用评价模型具有较好的有效性。     

电子鼻在卷烟真伪鉴别中的应用

为探索电子鼻在卷烟真伪鉴别中的应用,采用电子鼻对6个牌号卷烟样品的挥发性成分进行了分析,采集了响应曲线15s、响应曲线30s、响应曲线最大值数据,使用主成分分析对各采集点原始数据进行预处理,原数据和主成分处理数据均使用线性判别分析进行分析,并将各数据分析结果进行对比。结果显示,主成分提取对于假烟的正确判别率有所提高,其中传感器响应曲线15s数据经主成分提取后测试集样品的正确判别率最高,为98.3%,仅有1个样品出现错判。结果表明,电子鼻是卷烟真伪鉴别的有效工具,可为人工鉴定提供参考。     

基于层次分析和灰色关联分析的评价模型在卷烟多点加工质量评价中的应用

为解决同一牌号多点加工质量的综合评价问题,将层次分析法和灰色关联分析法相结合,建立了卷烟多点加工质量评价模型。评价分为7个步骤:构建卷烟成品多点加工质量评价指标体系,利用层次分析法确定各指标权重,选取原始数据的参考数列,将原始数据规范化处理,利用灰色关联分析法计算各指标与参考数列的关联系数,计算各企业物测、烟气、感官、整体质量与参考数列的关联度,根据关联度进行评价分析。以6个生产企业加工同一牌号产品为例,验证了该模型的综合评价能力。结果表明,该综合评估方法适用于同一牌号在不同生产企业加工的产品质量评价,具      

基于主成分分析和层次聚类分析的酱香型白酒基酒分类研究

为了区分酱香型白酒不同轮次基酒,对茅台镇49个酱香型白酒基酒样品进行理化指标和感官品评分析,并结合主成分分析（PCA）和层次聚类分析（HCA）进行分类。结果表明,各轮次基酒的总酸、乙酸乙酯、正丙醇含量随着轮次数增加而减少,总酯、乳酸乙酯含量先增后减,醇类、醛类和己酸乙酯含量基本保持稳定。感官品评结果显示,各轮次基酒的风格随着轮次数增加由酯香、粮香、酸、涩向酱香、甜、丰满过渡,最终表现为焦香、苦、丰满。基于理化指标和感官评价结果的层次聚类分析（HCA）和主成分分析（PCA）结果表明,该方法能够有效实现酱香型白酒不同轮次基酒的分类,不同轮次基酒样品可划分为三类：①一、二轮次基酒;②三、四轮次基酒;③五、六、七轮次基酒。     

因子、聚类及判别分析在烟叶风格特色评价中的应用

为合理评价烟叶风格特征及不同风格特征烟叶区域分类,采用因子、聚类及判别分析相结合的方法,对河南31个产烟县的169个烟叶样品的风格特征指标进行了分析。结果表明,河南烟叶浓香型风格为尚显著;香韵以干草香、焦甜香与焦香为主;河南烟叶的香型与香气状态、香韵中的焦甜香、焦香、烟气浓度呈极显著正相关,与劲头呈显著正相关;采用因子分析方法提取了5个主因子,根据因子总得分进行聚类分析,将31个产烟县分为三类。建立Fisher判别函数评价模型对聚类结果进行判定,判别结果和聚类分析一致性为100.0%。证明这3种方法相结合用于烟叶风格特色分类评价可行性强,效果较好。     

真伪卷烟主流烟气指标的因子分析和聚类分析

真伪卷烟由于工艺条件、原辅材料及配方的不同,烟气指标存在一定差异。本文用SM450直线型吸烟机测定了国内真、伪卷烟A的6项主流烟气指标,并用因子分析和聚类分析对测定结果进行分析比较。因子分析的结果表明3个因子累计贡献率已达95.681%(≥85%),且总方差的58%的贡献来自第1因子,所对应真伪卷烟主流烟气成分的特征指标为一氧化碳、总粒相物和焦油。利用特征指标对20个真、伪卷烟进行层次聚类分析的结果表明当样本划分为2类时,样本的类归属情况与卷烟的真伪属性完全符合,充分说明统计分析方法在卷烟真伪鉴别工作中是一个有效的工具。     

回归分析在卷烟质量预测控制中的应用

为提高卷烟质量的过程控制精度,利用回归分析方法进行了卷烟(滤棒)单支克重与吸阻(压降)、单支克重与硬度间的相关性以及两者之间的预期关系研究。结果表明:卷烟(滤棒)的单支克重与吸阻(压降)间具有极显著的线性相关关系,与硬度间的线性相关性不显著。在质量过程控制中,利用所建立的回归方程,可以对卷烟(滤棒)的单支克重与吸阻(压降)间的关系进行预测与控制,并可在规定的吸阻(压降)范围内,利用近似的预测区间,对卷烟及滤棒的单支克重进行控制。     

毛细管电泳-聚类分析方法在醋分类中的应用

利用醋溶液的毛细管电泳提供醋的内在成分信息,采用SPSS主成分分析法对醋的有机组分进行主成分分析,选出5个特征组分。在此基础上聚类分析成功的将山西和镇江醋分为两类,结果与实际基本符合,表明醋的有机组分的分布特征与醋的区域品种关系显著。这为醋的类别鉴定和醋的近缘性研究提供了依据。     

卷烟叶组化学检测数据的因子分析和逐步判别分析

为了寻找主要影响卷烟叶组质量的化学检测数据,对3个模块叶组的总糖、还原糖、总氮、总植物碱、含水率、氯离子、钾离子、pH值、总挥发碱、果糖、麦芽糖、苹果酸、异戊酸、苯甲醇、茄酮、β-大马酮分别进行了因子分析和逐步判别分析。结果表明:①三个模块可分别用7个、7个和8个独立的公因子来描述其质量特征。其中,前3个具有最大方差因子载荷的主因子集中体现了总糖、还原糖、总氮、苯甲醇、茄酮、β-大马酮等指标的信息;②总糖、氯离子、pH值、总挥发碱、果糖、苹果酸、异戊酸、茄酮和β-大马酮等9个指标进入判别函数,该判别函数具有显著意义,其自身验证和交互验证回判的准确率分别达96.7%和93.3%。     

烟叶配比感官质量模型在叶组配方设计中的应用与分析

为减少人为主观对叶组配方的影响,增强叶组配方的客观性,以红大、K326、NC297和云87 4种烟叶的不同配比及相应感官得分出发,建立了烟叶配比值与感官得分之间的数学模型,筛选了对感官得分影响较大的烟叶配比组成,并对模型进行了分析和验证。结果表明:烟叶配比值与叶组感官得分之间具有较强的相关性,在一定条件下,烟叶配比值能较好地反映感官质量得分;通过模型分析,可以筛选出对复配烟叶感官影响较大的烟叶配比,有助于在叶组配方设计中正确控制不同烟叶的比例;结合等高线图分析,在一定条件下,可确定在不同烟叶配比条件下复配烟叶的感官得分范围;验证实验证明,通过烟叶配比感官得分模型调整烟叶配比比例,可提高叶组感官得分。因此,通过烟叶配比建立数学模型,可以从一定程度上指导叶组配方,减少人为影响因素。     

电子鼻在烟草分析测试中的应用

阐述了电子鼻的发展历史、结构、工作原理和应用范围,特别是电子鼻在烟草分析测试中的应用;提出了电子鼻在烟草分析检测中应当注意的问题,并展望电子鼻及其在烟草研究领域的应用前景.     

香料烟烟籽的分析与应用研究

从1998年至今,云南省保山香料烟有限责任公司每年都会生产约150～300t香料烟烟籽,而这些烟籽一直都没有加以利用。为了寻找综合利用这些烟籽的方法,对香料烟烟籽中的油脂、脂肪酸、氨基酸和香味成分进行了分析,并用其萃取物及其深加工产品———梅拉德反应产物进行了卷烟加香试验。结果表明:①香料烟烟籽中含有约39 48%的油脂,可以作为一种很好的潜在油料资源;②香料烟烟籽中含有约13 6%的氨基酸,既可作为一种良好的食品或饲料资源,又可作为梅拉德反应的原料;③香料烟烟籽中含有一些香味物质,可以通过溶剂萃取,制成酊剂、浸膏或净油等,用于卷烟加香加料有增进烟香、醇和烟气的作用;④烟籽酊或浸膏可进一步加工成梅拉德反应产物。这些反应产物用于卷烟加香,可以丰满烟香,掩盖杂气,但也会带来些粗刺感。结论是香料烟籽无论是作为卷烟添加剂提取物的原料,还是作为油料、食品或饲料资源,都有较好的应用前景。     

基于电子鼻的星座图聚类分析法在烟叶分类中的应用

为探索区分不同产地或不同等级烤烟烟叶的有效方法,利用电子鼻检测了广东、福建、重庆和四川4个产地,C2F、B2F和X2F 3个等级以及不同品种的24个烟叶样品,并对电子鼻采集的数据进行星座图聚类分析。结果表明:电子鼻结合星座图聚类分析方法可以有效区分广东、福建、重庆和四川4个产地16个不同的烟叶样品,4个产地烟叶的综合值依次为:重庆 >广东 >四川 >福建;同时可以有效区分四川产地红花大金元品种3个等级的12个烟叶样品,3个等级烟叶的综合值依次为C2F >B2F >X2F。为人工烟叶分级鉴定提供了一种辅助方法。      

基于因子分析和Bayers判别的烤烟香型分类模型构建与验证

为研究烤烟化学组成与其香型间的关系,通过抽样法收集了2011-2013年国内15省71市（县）500个烟叶样品。参照行业及文献相关标准测定影响其品质的114种化学指标,对各指标采用MFA（因子分析）降维处理,因子得分构建Bayes香型定量判别模型并验证。结果表明,原始指标可提出22个公因子,其对原变量的总方差解释率为80.459%;巨豆三烯酮（A、C）、His、假木贼碱、总细胞壁物质等是烟叶中普遍存在且能较好代表其品质特征的物质;定量判别模型能依据不饱合醛酮、氨基酸、碱、细胞壁物质等类物质的含量对烟叶样品香型进行较好的预测,回判及预测正确率≥83.3%。该判别模型使用简便、迅速,能简化烟叶香型的判别流程,快速和客观的评价烟叶品质。     

Clustering and Classification of Cotton Lint Using Principle Component Analysis,Agglomerative Hierarchical Clustering,and K-Means Clustering

Cotton from the three cotton growing regions of Uganda was characterized for 13 quality parameters using the High Volume Instrument (HVI). Principal Component Analysis (PCA), Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) and k-means clustering were used to model cotton quality parameters. Using factor analysis, cotton yellowness and short fiber index were found to account for the highest variability. At 5% significance level, the highest correlation (0.73) was found between short fiber index and yellowness. Based on Cotton Outlook’s world classification and USDA Standards, the cotton under test was deemed of high and uniform quality, falling between Middling and Good Middling grades. Our suggested classification integrates all lint quality parameters, unlike the traditional methods that consider selected parameters.     

基于烟草种质资源部分性状的相关、通径及聚类分析

对24份烤烟种质资源的株高、节距、有效叶数、最大叶长、最大叶宽,最大叶长/最大叶宽、茎围、移栽至现蕾天数,单株产量、上中等烟比例等性状进行了相关分析和通径分析.结果表明,叶数与单株产量显著相关,最大叶长与单株产量达极显著相关;而上中等烟比例则与叶数和单株产量呈极显著相关.单株产量性状对上中等烟比例直接作用最大,通过其它性状所起的作用相对较小.聚类结果表明:24份烤烟种质资源聚类为2个组群,TI706、TI245、"重型烟"和"泥潭紫红花"为一个组群,其它20个为另一个组群.且所有种质资源中,TI706和TI245与其它种质的亲缘关系较远,与它们杂交有可能产生较大的杂交优势.种质"广东黄(1)"和"R72(3)B-2-1"亲缘关系在所有种质资源中最近.     

顶空分析技术在烟草行业的应用

介绍了静态顶空技术和动态顶空技术的实验原理及顶空技术在烟草、香精、烟气、烟蒂等分析中的发展与应用,指出顶空技术仍在不断发展、完善以及在烟草领域仍有广泛的应用前景.