CN105205333B - 一种烟叶配方的设计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种烟叶配方的设计方法。所述方法在检测获得烟叶原料特征参数的实测值的基础上，设定特征参数的目标值，通过加权绝对值距离分析法处理，得到所述特征参数的实测值与目标值之间的加权距离绝对值，按照所述加权距离绝对值由小到大的顺序对烟叶原料进行排序后，通过模块设计以及骨架设计，获得新的烟叶配方。本发明提供的方法操作简便，适用范围广，能够较好地实现配方设计合理性和平衡性，有利于卷烟配方产品品质的提高。
Description
技术领域
本发明属于烟草加工技术领域，具体涉及一种烟叶配方的设计方法。
背景技术
我国烤烟的原料类型非常多，包含43个收购等级，每个等级均具有不同产地，不同种类，不同香型风格特征等属性特征，在卷烟产品配方设计时的原料种类可达成百上千种，主要依靠专业人员来实现中式卷烟配方的设计和维护也存在一些问题和局限性，譬如评吸工作量大容易产生感官疲劳，评价结果的重复性不稳定，不同评价个体之间的偏好和评价分值梯度很难一致，可能引起产品质量的较大波动等。因此，利用多维度烟叶品质量化数据，以满足专业人员需求为导向，辅助专业人员进行配方设计与维护为目标，研究开发数字化配方设计与维护方法系统，对提高专业人员的效率、水平，实现中式卷烟的长期可持续发展具有重要作用，对避免中式卷烟依靠梗丝、膨胀烟丝、薄片等辅料和外加香来拉开产品质量梯度的趋势，稳定和提升高端产品的质量等可产生积极作用。
目前，现有方法所获取的多维度烟叶品质特性的客观量化数据，尚缺乏合理、有效的综合利用手段，具体体现在中式卷烟加工过程中烟叶原料模块及叶组的配方设计中目前还主要以配方设计人员的主观评价为导向的模式，配方种类繁多，缺乏有效的以客观评价量化数据为导向的配方组合推荐及比例设计，不利于产品质量、数量的长期稳定以及可持续发展。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术存在的缺陷，提供一种烟叶配方设计方法。该方法在检测获得烟叶原料特征参数的实测值的基础上，设定特征参数的目标值，通过加权绝对值距离分析法(Weighted Absolute Value Distance Analysis，WAD)处理，得到所述特征参数的实测值与目标值之间的加权距离绝对值，按照所述加权距离绝对值由小到大的顺序对烟叶原料进行排序后，通过模块设计以及骨架设计，获得新的烟叶配方。
具体而言，本发明所述方法包括以下步骤：
(1)采集多种烟叶原料，检测每种烟叶原料的特征参数，获得每种烟叶原料的特征参数实测值；
所述特征参数包括化学成分指数、部位指数、风格指数、感官指数、烟气指数；
(2)设定目标烟叶配方中特征参数的目标值、权重以及允许误差；
(3)采用加权绝对值距离分析法，计算每种烟叶原料的特征参数实测值与所述特征参数目标值之间的加权距离绝对值，按照所述加权距离绝对值由小到大的顺序对烟叶原料进行排序，得到烟叶原料的距离序列；
(4)将所述距离序列中排序第一的烟叶原料作为优先样本，将其余烟叶原料按照距离序列的顺序依次与所述优先样本进行t检验，获得无显著性差异样本；由所述优先样本以及无显著性差异样本组成集合，即模块设计配方。
本发明所述烟叶原料的种类可由其产地和等级决定。在本发明中，采自相同产地且等级相同的烟叶原料，作为同一种烟叶原料；若产地或/和等级不同，则属于不同种烟叶原料。
步骤(1)所述特征参数包括化学成分指数、部位指数、风格指数、感官指数、烟气指数。其中，所述化学成分指数可进一步包括烟碱指数、总糖指数；所述风格指数可进一步包括浓香指数、中香指数、清香指数。
本发明中，各特征参数可采用本领域的常规方法获得。例如，烟碱指数、总糖指数、浓香指数、中香指数和清香指数、部位指数均可通过近红外光谱法等方法采集，所述烟气指数可通过高效液相色谱法采集，所述质量指数可通过感官评吸方法获得。
其中，所述近红外方光谱法可通过应用基于主成分及Fisher准则的投影方法(PPF)建立近红外特征模型，将红外光谱数据代入模型中，获得各特征参数。
所述步骤(2)中，各特征参数在目标配方中的目标值依据对目标烟叶配方的设计要求进行设定；各特征参数在目标配方中的权重以及允许误差值可根据已有的评吸数据、生产经验以及产品的特殊需要等因素进行人为限定。
所述步骤(3)包括以下具体步骤：求解第i种烟叶原料的加权绝对值距离di，按照所得di值由小到大的顺序对烟叶原料进行排序，所得{dm1,dm2,……dmn-1,dmn}序列即为烟叶原料的距离序列；
所述di按照以下公式计算：
展开为：di＝α1|Xi1-A1|+α2|Xi2-A2|+……+αk-1|Xik-1-Ak-1|+αk|Xik-Ak|；
其中，Xij代表第i种烟叶原料中第j种特征参数的实测值；Aj代表第j种特征参数的目标值；αj代表第j种特征参数的权重；烟叶原料的种类数i＝1，2，3……n-1，n，即烟叶原料共n种；特征参数的种类数j＝1，2，3……k-1，k，即特征参数共k种。
步骤(4)所述t检验过程方程为：
其中，dm1为优先样本的加权绝对值距离，μi为第i种烟叶原料与优先样本的加权绝对值距离的平均值，σi为第i种烟叶原料的加权绝对值距离与μi的标准差；当ti值小于检验水平α时的临界值时，则判定第i种烟叶原料与优先样本无显著性差异，并将优先样本、第i种烟叶原料以及距离序列中位于第i种烟叶原料之前的全部样本组成集合，作为模块设计配方；当求得的ti+1值大于检验水平α时的临界值时，则判定第i+1种烟叶原料与优先样本存在显著性差异，并将第i+1种烟叶原料以及距离序列中位于第i+1种烟叶原料之后的全部样本排除在模块设计配方之外。所述t检验的显著性水平α值可根据实际生产需要，限定为0.01～0.05，可取0.01、0.05等具体值。
本发明所述方法获得的模块设计配方将最符合设计要求(距离最小)的样品筛选出来，作为模块设计配方，可以直接、方便地满足设计要求。
为了使设计得到的烟叶配方丰富、有序、协调、稳定，本发明所述方法进一步包括步骤(5)骨架设计。所述骨架设计是指，将距离序列经t检验进行梯度筛选，获得多个类别，在每一类别随机选取一种原料，组成的集合即得骨架设计配方。
具体而言，所述步骤(5)包括以下步骤：将所述模块设计配方所包含的全部样本作为第一类集合，可记为D1＝{dm1,dm2,...,dmi}；将所述距离序列中第一个与优先样本有显著性差异的烟叶原料作为第二类标准样本，可记为dmi+1，将其余烟叶原料按照距离序列的顺序依次与第二类标准样本分别进行t检验，由第二类标准样本以及与其无显著性差异样本组成集合，即第二类集合，可记为D2＝{dmi+1,dmi+2,...,dmi+q}；依次类推，获得不同梯度类别共x类，即得梯度类别集合，可记为{D1,D2,……,Dx}；从每个类别集合中分别随机选择一个样本，组成烟叶原料梯度集合，即骨架设计配方。
所述方法在应用时，可根据实际需要，人为设定骨架设计结果所需要的类别个数x’，从所述{D1，D2，……，Dx}集合中选择前x’类，即得实际所需的x’种类别，并在各个不同类别中，分别随机获得其中一个样本，得到由x’种原料构成的烟叶原料梯度集合，即骨架设计配方。
所述步骤(5)中的t检验原理与步骤(4)相同，区别仅在于，将优先样本的加权绝对值距离替换为不同类别标准样本的加权绝对值距离。
本发明所述方法还可以进一步包括步骤(6)，运用附加均值矢量为极小值目标的线性规划方法，对步骤(5)所得烟叶原料梯度集合进行求解，获得骨架设计配方中各烟叶原料的用量。
所述步骤(6)具体包括以下步骤：
将每个待配比烟叶原料的特征评价指数矩阵标记为Qij，其中，i＝1，2，...n，n为则待配比烟叶原料的种类，j＝1，2，...k，k为每个待配比烟叶原料的特征评价指数个数；
设定数量约束条件，对每个待配比烟叶原料分别设定最大比例值Maxi和最小比例值Mini；
计算附加均值矢量：
设定目标约束条件和允差值：设第i个待配比烟叶原料的配方比例为xi，且其附加均值矢量的配方比例为最小，即xn+1的值为最小；设第j个特征评价指数的配方目标值为Uj，允差值为vj；
建立配方比例xi的求解方程：
minxf(x)，f(x)＝xn+1
Uj-vj≤Q1j·x1+…+Qij·xi+…+Qnj·xn+Qav(j)·xn+1≤Uj+vj
Mini≤x1…，xi…，xn，xn+1≤Maxi
根据上述公式求解xi，设定xn+1趋向于0，故忽略最小值xn+1，则xi即为每个待配比烟叶原料所对应的配方比例。
本发明进一步保护采用所述方法设计得到的烟叶配方。
本发明提供的方法以及所得配方可采用本领域常规的方法进行验证，包括比例均值和线性相关系数相结合的方法、感官评吸法等。
例如，关于模块设计配方的验证，因为模块设计的结果中每一个样品都与最接近目标值的样品没有显著差别，用每一个样品的各个指数组合分别与目标值组合求解线性相关系数，比例均值应均不低于设定值0.8(理想状态接近于1)，即说明配方设计成功。
再例如，关于骨架设计配方的验证：以烟碱指数为例，设定的目标值为Ay，假设配方结果中含有五个(分属不同类)样品，其烟碱指数分别为A1，A2，A3，A4，A5，对应比例值为a1，a2，a3，a4，a5，则烟碱的比例均值为A_y＝A1*a1+A2*a2+……A5*a5，将A_y与Ay进行对比，从而验证单一指数的准确性。多个指数验证原理同上，得到各个指数的比例均值和目标值的两列组合，求两个组合之间的相关系数，系数越接近于1，效果越好；作为对比，将五个样品的各个指数组成的五列组合，每一列分别与目标值的组合进行相关系数求解，看比例系数。如果单独样品与目标值的线性系数偏离1，而配方的比例均值与目标值的线性系数接近1，说明配方设计成功。
本发明提供的方法具有以下显著的优势：本发明所采用的多维度基础客观量化数据均基于不同类型烟叶的特征参数，多数客观量化数据具有快速、无损、绿色、可实现在线分析等优势；本发明所采用的模块设计，以“相似相合”和“相似相替”为导向，将最符合设计要求(距离最小)的样品筛选出来，作为模块设计结果，有利于更加直接方便地获得生产实际所需的样本类型；本发明所采用的骨架设计，以“多元”(保障丰富和稳定性)和“君臣佐使”(保障有序和协调性)的配伍理念，有利于提高新产品配方的创造性和生产活力。
具体实施方式
以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
实施例1
按照以下步骤设计烟叶配方：
(1)采集产地以及等级各不相同的10种烟叶原料，按照常规方法检测每种烟叶原料的烟碱指数、总糖指数、部位指数、浓香指数、中香指数、清香指数、质量指数共7种特征参数(在实际应用中，特征参数不限于以上几种)；各烟叶原料的特征参数如表1所示；
表1：烟叶原料的特征参数
| 烟碱指数 | 总糖指数 | 部位指数 | 浓香指数 | 中香指数 | 清香指数 | 质量指数 | |
| 样本1 | 4.28 | 17.48 | 9 | 2 | 3 | 0 | 1 |
| 样本2 | 4.11 | 22.22 | 9 | 0 | 2 | 3 | 1 |
| 样本3 | 4.89 | 16.04 | 9 | 4 | 1 | 0 | 1 |
| 样本4 | 3.07 | 23.24 | 6 | 0 | 3 | 2 | 1 |
| 样本5 | 2.88 | 23 | 5 | 0 | 3 | 2 | 1 |
| 样本6 | 2.34 | 26.52 | 5 | 0 | 2 | 3 | 5 |
| 样本7 | 2.63 | 21.86 | 2 | 2 | 3 | 0 | 5 |
| 样本8 | 2.34 | 26.93 | 2 | 2 | 3 | 0 | 9 |
| 样本9 | 1.81 | 28.91 | 1 | 1 | 4 | 0 | 9 |
| 样本10 | 1.18 | 32.92 | 1 | 0 | 2 | 3 | 9 |
(2)根据设计要求，设定特征参数在目标配方中的目标值，并根据生产经验设定特征参数在目标配方中的权重值以及允许误差值，如表2所示；
表2：特征参数的目标值、权重及允许误差值
| 特征参数 | 目标值 | 权重值 | 允差值 |
| 烟碱指数 | 5 | 0.2286 | 0.05 |
| 总糖指数 | 30 | 0.1786 | 1.0 |
| 部位指数 | 9 | 0.1286 | 0.5 |
| 浓香指数 | 2 | 0.0786 | 0.5 |
| 中香指数 | 3 | 0.0786 | 0.5 |
| 清香指数 | 1 | 0.0786 | 0.5 |
| 质量指数 | 5 | 0.2286 | 0.5 |
(3)采用加权绝对值距离分析法，计算每种烟叶原料的特征参数实测值与所述特征参数目标值之间的加权距离绝对值，按照所述加权距离绝对值由小到大的顺序对烟叶原料进行排序，得到烟叶原料的距离序列，如表3所示；空间距离值越小，代表样本对配方贡献率越大；
表3：烟叶原料的距离序列
| 序列序号 | 样本号 | 距离绝对值 |
| 1 | 样本1 | 0.3159 |
| 2 | 样本7 | 0.3665 |
| 3 | 样本2 | 0.3676 |
| 4 | 样本6 | 0.3780 |
| 5 | 样本3 | 0.3863 |
| 6 | 样本4 | 0.4149 |
| 7 | 样本8 | 0.4445 |
| 8 | 样本5 | 0.4449 |
| 9 | 样本9 | 0.5172 |
| 10 | 样本10 | 0.6201 |
(4)将所述距离序列中排序第一的烟叶原料作为优先样本，将其余烟叶原料按照距离序列的顺序依次与所述优先样本进行α值为0.05的t检验，获得无显著性差异样本；由所述优先样本以及无显著性差异样本组成集合，即模块设计配方，如表4所示；
表4：模块设计配方
| 序列序号 | 样本号 | 距离绝对值 |
| 1 | 样本1 | 0.3159 |
| 2 | 样本7 | 0.3665 |
| 3 | 样本2 | 0.3676 |
本实施例进一步对所得模块设计配方进行了检验。由于模块设计的结果中每一个样品都与最接近目标值的样品没有显著差别，用每一个样品的各个指数组合分别与目标值组合求解线性相关系数，比例均值应均不低于设定值0.8(理想状态接近于1)，即说明配方设计成功；经检验，本实施例所得模块设计配方的设计成功。
实施例2
在实施例1的基础上，将所得模块设计配方中所包含的全部样本作为第一类集合；将所述距离序列中第一个与优先样本有显著性差异的烟叶原料作为第二类标准样本，将其余烟叶原料按照距离序列的顺序依次与第二类标准样本分别进行t检验，由第二类标准样本以及与其无显著性差异样本组成集合，即第二类集合；依次类推，获得梯度类别集合；
设定所需类别数为4，从前4个类别集合中分别随机选择一个样本，组成烟叶原料梯度集合，即骨架设计配方，如表5所示；
表5：骨架设计配方
| 类别 | 样本号 | 距离绝对值 |
| 第一类 | 样本2 | 0.3676 |
| 第二类 | 样本3 | 0.3863 |
| 第三类 | 样本9 | 0.5172 |
| 第四类 | 样本10 | 0.6201 |
本实施例进一步采用比例均值和线性相关系数相结合的方法对骨架设计配方进行了验证。具体而言，以烟碱指数为例，设定的目标值为Ay，假设配方结果中含有五个(分属不同类)样品，其烟碱指数分别为A1，A2，A3，A4，A5，对应比例值为a1，a2，a3，a4，a5，则烟碱的比例均值为A_y＝A1*a1+A2*a2+……A5*a5，将A_y与Ay进行对比，从而验证单一指数的准确性；同理验证其它指数，得到各个指数的比例均值和目标值的两列组合，求两个组合之间的相关系数，系数越接近于1，效果越好；作为对比，将五个样品的各个指数组成的五列组合，每一列分别与目标值的组合进行相关系数求解，求得比例系数。如果单独样品与目标值的线性系数偏离1，而配方的比例均值与目标值的线性系数接近1，说明配方设计成功。经检验，本实施例所得骨架设计配方的设计成功。
实施例3
本实施例运用附加均值矢量为极小值目标的线性规划方法，对实施例2所得烟叶原料梯度集合进行求解，获得各烟叶原料的用量，即新烟叶配方，如表6所示；
表6：新烟叶配方
| 类别 | 样本号 | 重量百分比(％) |
| 第一类 | 样本2 | 31.12 |
| 第二类 | 样本3 | 20.75 |
| 第三类 | 样本9 | 21.52 |
| 第四类 | 样本10 | 26.61 |
本实施例进一步按照表6所得的新烟叶配方配制了烟叶产品，通过人工评吸方法进行检验；经检验，该配方符合设计要求。
虽然，上文中已经用一般性说明、具体实施方式及试验，对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。
Claims (3)
1.一种烟叶配方的设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)采集多种烟叶原料，检测每种烟叶原料的特征参数，获得每种烟叶原料的特征参数实测值；
所述特征参数包括化学成分指数、部位指数、风格指数、感官指数、烟气指数；
所述化学成分指数包括烟碱指数、总糖指数；所述风格指数包括浓香指数、中香指数、清香指数；
(2)设定目标烟叶配方中特征参数的目标值、权重以及允许误差；
各特征参数在目标配方中的目标值依据对目标烟叶配方的设计要求进行设定；各特征参数在目标配方中的权重以及允许误差值根据已有的包括评吸数据、生产经验以及产品的特殊需要在内的因素进行人为限定；
(3)采用加权绝对值距离分析法，计算每种烟叶原料的特征参数实测值与所述特征参数目标值之间的加权距离绝对值，按照所述加权距离绝对值由小到大的顺序对烟叶原料进行排序，得到烟叶原料的距离序列；
所述步骤(3)包括以下具体步骤：求解第i种烟叶原料的加权绝对值距离di，按照所得di值由小到大的顺序对烟叶原料进行排序，所得{dm1,dm2,……dmn-1,dmn}序列即为烟叶原料的距离序列；
所述di按照以下公式计算：
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<mo>|</mo>
</mrow>
展开为：di＝α1|Xi1-A1|+α2|Xi2-A2|+……+αk-1|Xik-1-Ak-1|+αk|Xik-Ak|；
其中，Xij代表第i种烟叶原料中第j种特征参数的实测值；Aj代表第j种特征参数的目标值；αj代表第j种特征参数的权重；烟叶原料的种类数i＝1，2，3……n-1，n；特征参数的种类数j＝1，2，3……k-1，k；
(4)将所述距离序列中排序第一的烟叶原料作为优先样本，将其余烟叶原料按照距离序列的顺序依次与所述优先样本进行t检验，获得无显著性差异样本；由所述优先样本以及无显著性差异样本组成集合，即模块设计配方；
步骤(4)所述t检验过程方程为：
其中，dm1为优先样本的加权绝对值距离，μi为第i种烟叶原料与优先样本的加权绝对值距离的平均值，σi为第i种烟叶原料的加权绝对值距离与μi的标准差；当ti值小于检验水平α时的临界值时，则判定第i种烟叶原料与优先样本无显著性差异，并将优先样本、第i种烟叶原料以及距离序列中位于第i种烟叶原料之前的全部样本组成集合，作为模块设计配方；当求得的ti+1值大于检验水平α时的临界值时，则判定第i+1种烟叶原料与优先样本存在显著性差异，并将第i+1种烟叶原料以及距离序列中位于第i+1种烟叶原料之后的全部样本排除在模块设计配方之外；
所述方法还包括以下步骤：
(5)将所述模块设计配方所包含的全部样本作为第一类集合；将所述距离序列中第一个与优先样本有显著性差异的烟叶原料作为第二类标准样本，按照距离序列的顺序将其余烟叶原料依次与第二类标准样本分别进行t检验，由第二类标准样本以及与其无显著性差异样本组成集合，即第二类集合；依次类推，获得梯度类别集合；从每个类别集合中分别随机选择一个样本，组成烟叶原料梯度集合，即骨架设计配方；
所述方法还进一步包括步骤(6)，运用附加均值矢量为极小值目标的线性规划方法，对步骤(5)所得烟叶原料梯度集合进行求解，获得骨架设计配方中各烟叶原料的用量；
所述步骤(6)具体包括以下步骤：
将每个待配比烟叶原料的特征评价指数矩阵标记为Qij，其中，i＝1,2,…n，n为则待配比烟叶原料的种类，j＝1,2,…k，k为每个待配比烟叶原料的特征评价指数个数；
设定数量约束条件，对每个待配比烟叶原料分别设定最大比例值Maxi和最小比例值Mini；
计算附加均值矢量：
设定目标约束条件和允差值：设第i个待配比烟叶原料的配方比例为xi，且其附加均值矢量的配方比例为最小，即xn+1的值为最小；设第j个特征评价指数的配方目标值为Uj，允差值为νj；
建立配方比例xi的求解方程：
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</mtd>
</mtr>
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</mfenced>
根据上述公式求解xi，设定xn+1趋向于0，故忽略最小值xn+1，则xi即为每个待配比烟叶原料所对应的配方比例。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述烟叶原料种类的决定因素包括：烟叶原料的产地及其等级。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(4)所述t检验的检验水平α值为0.01～0.05。
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