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烟叶的化学成分与烟叶质量的人工神经网络预测

彭黔荣

  本文简述了国内外烟草行业的基本情况,烟草化学的研究现状。烟草是以满足消费者吸食为目的,其质量判定目前依然是靠感官评吸,人为评吸需要专业评吸人员,其判定结果受到诸多因素的影响。烟草的质量评价,是烟草化学的研究热点之一,烟叶质量的预测通常采用化学指标,研究某些化学指标与某些感官指标的关系,或者将这些化学指标归纳为一些比值,在一定范围内,评价某一类烟叶的质量,或者将这些化学指标进行数理统计分析,讨论某些化学指标的变化对烟叶某些感官指标的影响。近年来,已有学者把神经网络引入到烟草质量评价体系中来,但是,限于样本指标和数据维数的限制,没有对神经网络预测烟叶质量进行深入研究。采用神经网络对烟叶质量进行预测,首先是样本数据要可靠。本文以CORESTA方法推荐的总糖、还原糖、氯化物、尼古丁、氨、硝酸盐、总氮、挥发碱等8个化学指标作为烟叶常规化学指标,采集了827个烟叶样本的历史数据。以总糖、还原糖、总氮、总烟碱、总挥发碱、有机酸、酚类、石油醚提取物、氯化物、氧化钾等10个化学指标为依据,采集了95个烟叶样本数据,进行建模数据样本准备。本文还研究了氨基酸分析方法,并对上述95个烟叶样本进行了氨基酸分析,开发了烟叶挥发性成分的定量分析方法,并对30个烟叶样本进行了挥发性成分的定量分析,上述数据为烟叶质量预测建模作好了准备。众所周知,烟叶的化学成分极其复杂,烟叶和烟气中已被鉴定的化学成分……   
[关键词]:烟叶质量预测;化学分析;感官质量;数据库;神经网络;遗传算法;自适应交叉变异;最优保存;局部寻优
[文献类型]:博士论文
[文献出处]:四川大学2004年