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公开(公告)号:CN110132880B
公开(公告)日:2022-05-27
申请号:CN201910526527.0
申请日:2019-06-18
Applicant: 浙江中烟工业有限责任公司
IPC: G01N21/3563 , G01N21/359 , G06F30/20
Abstract: 本发明的目的提供一种基于近红外光谱的烟叶整体感官质量评价方法,本发明利用近红外光谱对一个综合感官指标进行建模和预测,建模过程中,引入约束矩阵,即保持高得分样本与低的分样本在求解中的差异性,在约束求解的情况下,更容易发现异常的感官数据和调整模型,该模型的精度达到了实际工作所要求的精度;该模型的预测结果,对差异较大的样本有很好的区分度,更符合实际工作中的评价结果。
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公开(公告)号:CN111543668B
公开(公告)日:2022-03-25
申请号:CN202010468232.5
申请日:2020-05-28
Applicant: 浙江中烟工业有限责任公司
IPC: A24B3/10
Abstract: 本发明提供一种基于近红外光谱的打叶复烤配方模块的设计的方法,包括如下步骤:采集样品粉末的近红外光谱;将六项化学指标、部位指数和香型指数合并为烟叶内在质量表征指数;对光谱进行预处理,利用偏最小二乘方法建立近红外光谱与内在质量间的关联模型,其中,建模方法为PLS2;采集目标配方模块中的各等级烟叶,以及拟用于配方的其他各等级烟叶,粉碎过筛,采集样品粉末的近红外光谱;针对原目标配方中的每个等级烟叶,从拟替代烟叶集合中选出N个最相近烟叶;将烟叶集合作为替代样本池;利用线性规划求解,得到与原配方最接近的各等级烟叶组合及其比例;结合评吸小组感官评价,验证替代方案的有效性。
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公开(公告)号:CN114034657A
公开(公告)日:2022-02-11
申请号:CN202111294344.4
申请日:2021-11-03
Applicant: 浙江中烟工业有限责任公司 , 杭州电子科技大学
IPC: G01N21/3563 , G01N21/359 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于近红外光谱特征参量融合和概率分类的烟叶部位判别方法及装置。在近红外光谱仪上采集其样品光谱并标记烟叶部位类别;提取所采集的样本数据的光谱特征参量,将所述特征参量与原数据拼接融合;随机选取一定比例的融合数据作为概率分类器的训练数据集,通过验证曲线选择分类器的最佳参数并训练;对任一烟叶样本光谱数据,经特征参量融合后输入已训练好的分类器,输出烟叶样本属于上部烟、中部烟和下部烟的分类概率;根据分类概率得到归化矢量,根据归化矢量的值判别烟叶部位为确定性部位或过渡性部位。本发明利用近红外光谱分析技术,为烟叶部位无损判别提供了一种高效稳定的技术手段。
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公开(公告)号:CN113988166A
公开(公告)日:2022-01-28
申请号:CN202111233133.X
申请日:2021-10-22
Applicant: 浙江中烟工业有限责任公司
Inventor: 毕一鸣 , 郝贤伟 , 田雨农 , 廖付 , 钟永健 , 张赵鹏 , 葛川 , 吴灵通 , 王筑临 , 王辉 , 郑宏斌 , 李海峰 , 夏骏 , 童神 , 刘建国 , 李石头 , 郭蒙浩 , 吴继忠
IPC: G06K9/62 , G06F30/20 , G01N21/359 , G01N21/3581 , G01N21/31
Abstract: 本发明公开了一种基于光谱相似度和化学指标差异度的样本筛选及建模方法,通过考察样本集中的最相似样本对及化学指标差异度之间的关系。通过衡量样本相似程度,得出在高相似度下的两样本,其化学值应有的差异范围。随着相似度值的降低,最大化学指标差异度升高,具有这样趋势的样本才是有效样本,无论采用何种建模方式均能够很好地建立光谱与化学指标之间的关系。若这种趋势无法体现,则说明该批数据缺乏光谱关于化学指标之间的区分度,因此无法成功建模。因此,该方法有助于使用者及时排除建模方法不当、建模样本较少等因素,较为明确地给出该批数据是否可以建模,从而节省必要的人力物力,对建模及数据分析水平较低的使用者尤为适合。
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公开(公告)号:CN113971990A
公开(公告)日:2022-01-25
申请号:CN202111232351.1
申请日:2021-10-22
Applicant: 浙江中烟工业有限责任公司
IPC: G16C20/30 , G01N21/359
Abstract: 本发明公开了一种基于相似光谱拟合的多化学指标预测方法,包括:(1)采集多个样品的近红外光谱;(2)计算选定的目标谱与其他近红外光谱的相似度;(3)在每个N的取值下,针对每个目标谱,选择与目标谱相似度前N大的N个近红外光谱进行趋近于目标谱的拟合,以确定N个拟合系数;(4)利用N个拟合系数计算每个目标谱的每个化学指标的拟合值,并计算拟合值与检测值的绝对误差;(5)针对每个化学指标,计算所有近红外光谱作为目标谱对应的绝对误差的平均值,筛选绝对误差的平均值最小时对应的N作为最终确定值N0;(6)利用确定的N0按照步骤(2)~(4)计算测试样本的每个化学指标的拟合值。该方法实现多化学指标的快速准确预测。
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公开(公告)号:CN113326473A
公开(公告)日:2021-08-31
申请号:CN202110602697.X
申请日:2021-05-31
Applicant: 浙江中烟工业有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种卷烟叶组配方维护方法及存储介质,所述方法包括以下步骤:样品采集;(2)近红外光谱数据计算:计算各烟叶的清甜香云指数Qi、蜜甜香韵指数Zi和焦甜香韵指数Ni和整体感观质量预测值Yi;(3)常规化学数据计算:(4)构建片烟5维品质矩阵数据库;(5)卷烟叶组配方品质矩阵计算;(6)叶组配方维护:选取需要配方维护的卷烟规格,计算其对照样叶组配方的5维品质矩阵记作F0和F1,当计算结果F1满足约束条件时,输出新的叶组配方进行样品配制评价。该方法能实现烟叶、卷烟等产品的客观评价,实现了叶组配方维护感官质量的可调可控。
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公开(公告)号:CN109324015B
公开(公告)日:2021-07-13
申请号:CN201811210083.1
申请日:2018-10-17
Applicant: 浙江中烟工业有限责任公司
IPC: G01N21/359
Abstract: 本发明提供一种基于近红外光谱相似度的烟叶替代方法,包括如下步骤:步骤1)提供K个复烤片烟样品,在近红外光谱仪上采集其样品光谱;步骤2)对步骤1)所采集的光谱进行一阶导预处理;步骤3)对步骤2)的一阶导数谱进行局部变换;步骤4)对步骤3)中的光谱进行相似度计算;步骤5)给定目标样本光谱,对候选集中的光谱按相似度从大到小排序;步骤6)从光谱值最相似的样本开始,按照指定规则进行筛选,得到相应的替代烟叶;其核心在于光谱的计算方法。即光谱间的相似度差异可以反映烟叶品质风格间的差异。
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公开(公告)号:CN110132880A
公开(公告)日:2019-08-16
申请号:CN201910526527.0
申请日:2019-06-18
Applicant: 浙江中烟工业有限责任公司
IPC: G01N21/3563 , G01N21/359 , G06F17/50
Abstract: 本发明的目的提供一种基于近红外光谱的烟叶整体感官质量评价方法,本发明利用近红外光谱对一个综合感官指标进行建模和预测,建模过程中,引入约束矩阵,即保持高得分样本与低的分样本在求解中的差异性,在约束求解的情况下,更容易发现异常的感官数据和调整模型,该模型的精度达到了实际工作所要求的精度;该模型的预测结果,对差异较大的样本有很好的区分度,更符合实际工作中的评价结果。
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公开(公告)号:CN105842190B
公开(公告)日:2018-12-11
申请号:CN201610153646.2
申请日:2016-03-17
Applicant: 浙江中烟工业有限责任公司
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563
Abstract: 本发明公开了一种基于谱回归的近红外模型转移方法,包括:步骤1,针对多个烟草标定样本,分别利用主机和从机进行近红外光谱采集,得到主机近红外光谱Xm和从机近红外光谱Xs;步骤2,对Xm和Xs分别进行光谱预处理;步骤3,利用谱回归方法,分别计算Xm和Xs在低维度的表示Zm和Zs;步骤4,利用Zm和Zs计算变换,将训练集烟草样本的主机近红外光谱Xtrn转移为从机近红外光谱Xt;步骤5,利用从机近红外光谱Xt以及烟草样本的化学值进行建模;步骤6,利用从机对待测样品进行近红外光谱采集,然后利用步骤5建立的模型进行烟草化学成分含量的计算。本发明提供的方法,能够揭示数据的内部结构,抑制数据中的噪声和冗余特征,提高红外光谱模型转移的成功概率。
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公开(公告)号:CN105167176A
公开(公告)日:2015-12-23
申请号:CN201510508290.5
申请日:2015-08-18
Applicant: 浙江中烟工业有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种复合烟草保润剂及其制备方法和应用,复合烟草保润剂以水为溶剂,溶质为封阻性保润剂、吸水性保润剂、水合性保润剂中的至少两种,且溶质中至少有一种为封阻性保润剂。所述吸水性保润剂为植物提取物,植物为卤地菊、枇杷叶、铜藻、裂片石莼或蜈蚣藻中的至少一种。所述封阻性保润剂为玉米油、橄榄油中的至少一种。所述水合性保润剂为乙酸镁、乳酸镁、甘油磷酸镁中的至少一种。本发明提供的复合烟草保润剂原料方便易得,价格低廉,制备方法操作简单、易于控制且成本低,无污染,无需改变现有卷烟的加工工艺,具有良好的工业实用性。
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