CN105467081A - 用于烟叶质量评价的烟叶化学常规指标权重赋值方法 - Google Patents

Abstract

用于烟叶质量评价的烟叶化学常规指标权重赋值方法，取制烟叶样品后，确定总植物碱、总氮、总糖、还原糖、钾离子、氯离子、淀粉、石油醚提取物总量、挥发碱、pH值、氮碱比、蛋白质、糖碱比和施木克值共计14项指标作为常规化学成分指标；然后确定各指标检测或计算方法，最后确定统计方法。本发明借鉴相关性分析及主成分分析的基本原理，基于烟叶常规化学成分指标，采用相关性替代、因子分析权重赋值实现多维数据的降维及特征指标的准确赋值。本发明方法具有较强的实用性、操作简便准确、易于推广应用。

Description

用于烟叶质量评价的烟叶化学常规指标权重赋值方法

技术领域

本发明烟叶化学成分质量评价方法技术领域方法。

背景技术

烟叶作为卷烟工业的原料基础，其质量的好坏将直接决定卷烟质量的优劣。烟叶质量主要包括烟叶外观质量、物理特征、化学成分质量及感官质量四部分。其中烟叶的内在化学成分质量不仅对烟叶的外观、物理特征具有决定性作用，而且也是烟叶感官质量及感官风格的物质基础。如何客观、简便筛选出具有代表性的化学成分质量指标，准确、系统反映烟叶的内在质量的总体特征信息，已成为当前烟叶质量的评价的研究热点，备受烟草行业的关注。

目前，对烟叶质量的评价多采用描述性统计方法、方差分析、相关性与回归分析以及多元统计分析(如多因素方差分析、主成分分析、典型相关性分析、聚类分析、判别分析和偏最小二乘回归分析等)，这些方法对特定的烟叶样本或检测数据具有一定的实用性，但分析多维的检测数据时仍存在操作繁杂，缺乏系统性等不足，难以推广应用。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有方法的不足以及目前国内对烟叶质量评价系统性和推广性不足的问题，提供一种采用基于因子分析的烟叶化学常规指标赋值方法评价烟叶质量的方法，为烟叶质量有效信息的提取及质量的跟踪评价提供一种简便、准确、操作性强、易于推广的使用方法。

本发明的目的通过以下技术方案实现：

用于烟叶质量评价的烟叶化学常规指标权重赋值方法，其特征在于，方法如下：

(1)取制烟叶样品：按YC/T5-1992标准要求进行烟叶取样，按GB2635-1992标准要求进行烟叶的储存、运输；按YC/T31-1996中“6分析步骤”要求进行烟叶制备；

(2)确定常规化学成分指标：确定总植物碱、总氮、总糖、还原糖、钾离子、氯离子、淀粉、石油醚提取物总量、挥发碱、pH值、氮碱比、蛋白质、糖碱比和施木克值共计14项指标作为常规化学成分指标；

(3)确定指标检测或计算方法：

1)总植物碱按YC/T160-2002标准进行检测；

2)总氮按YC/T161-2002标准进行检测；

3)总糖和还原糖按YC/T159-2002标准进行检测；

4)钾离子以K2O计，按YC/T217-2007标准进行检测；

5)氯离子按YC/T162-2011标准进行检测；

6)淀粉按YC/T216-2013标准进行检测；

7)石油醚提取物总量按YC/T176-2003标准进行检测；

8)挥发碱按YC/T35-1996标准进行检测；

9)pH值按YC/T222-2007标准进行检测；

10)氮碱比按公式(1)进行计算：

氮碱比＝总氮/总植物碱................................................(1)，

11)蛋白质按公式(2)进行计算：

蛋白质＝(总氮-总植物碱×0.1729)×6.25.......................(2)，

12)糖碱比按公式(3)进行计算：

糖碱比＝总糖/总植物碱.................................................(3)，

13)施木克值按公式(4)进行计算：

施木克值＝总糖/蛋白质..................................................(4)；

(4)确定统计方法：

1)相关性分析：采用基于因子分析的烟叶化学常规指标权重赋值方法，通过对确定的14项烟叶内在常规化学成分指标数据进行描述性统计，保留两位有效数字，采用SPSS统计软件对烟叶常规化学成分指标进行相关性分析，采用相关系数绝对值不小于0.80的同类指标进行相互替代，筛选出具有代表性的特征成分指标；

2)因子分析：对筛选出的特征指标，采用主成分分析法进行分析，并对检测指标进行KMO和Bartlett球度检验，对满足KMO大于Kaiser给定的标准0.5和Bartlett球度检验显著性小于0.01要求的样本，进行主成分因子旋转分析，按特征因子大于1，且主成分累计贡献不小于85.00％的原则，提取出化学常规特征指标的因子数，获得各因子的贡献率即因子方差百分比，并对提取的因子数进行因子反差最大正交旋转分析，求出化学常规特征指标对各主成分因子的载荷系数，保留绝对值大于0.6的化学常规指标因子的载荷系数，通过比较特征指标在不同主成份上的载荷系数，确定载荷系数绝对值最大的主成分因子，作为与该特征指标密切相关的因子，将对应因子的贡献率作为该特征指标在烟叶整体信息中的贡献率；

3)权重计算：将获得的化学常规特征指标因子的贡献率、特征指标最大载荷系数，进行化学常规特征指标权重赋值，对应的特征指标贡献率与绝对值最大载荷系数的乘积即为该特征指标的权重因子，具体见公式(5)：

P_i＝V_i×|M_i|..............................................................(5)，

式中：P_i——第i个指标的权重；

V_i——第i个化学常规特征指标密切相关的因子贡献率，即主因子方差百分比；

M_i——第i个化学常规特征指标因子绝对值最大的载荷系数；

由此，获得各常规化学常规指标的权重值Pi；

4)结果分析：通过相关性分析对同类指标进行替代，挑选出特征指标，对特征指标进行因子载荷分析，提取化学常规特征因子的贡献率Vi，进一步对因子进行反差最大选择分析，获得化学常规特征指标的因子载荷系数Mi；Pi值越大，表明该特征指标对烟叶化学常规质量的贡献越大，即对烟叶质量的评价越为重要。

本发明借鉴相关性分析及主成分分析的基本原理，基于烟叶常规化学成分指标，采用相关性替代、因子分析权重赋值实现多维数据的降维及特征指标的准确赋值，构建了一种基于因子分析的烟叶化学常规指标赋值的方法。主成分分析获得的因子贡献率是基于样本及检测数据获得的数理统计值，能较好的反映检测数据的基本信息。因子反差最大正交旋转分析保留的特征指标的因子载荷系数反映了该指标对因子的重要程度。因此，将特征指标因子的载荷系数与对应因子的贡献率的乘积用于烟叶化学常规指标的权重赋值是一种科学合理的方法。本发明方法具有较强的实用性、操作简便准确、易于推广应用。

具体实施方式

本发明通过以下具体实例作进一步描述，但不限制本发明。

用于烟叶质量评价的烟叶化学常规指标权重赋值方法，具体方法如下：

1、取制烟叶样品：按YC/T5-1992标准要求进行烟叶取样，按GB2635-1992标准要求进行烟叶的储存、运输；按YC/T31-1996中“6分析步骤”要求进行烟叶制备；

2、确定常规化学成分指标：确定总植物碱、总氮、总糖、还原糖、钾离子、氯离子、淀粉、石油醚提取物总量、挥发碱、pH值、氮碱比、蛋白质、糖碱比和施木克值共计14项指标作为常规化学成分指标；

3、确定指标检测或计算方法：

11)总植物碱按YC/T160-2002标准进行检测；

12)总氮按YC/T161-2002标准进行检测；

13)总糖和还原糖按YC/T159-2002标准进行检测；

14)钾离子以K2O计，按YC/T217-2007标准进行检测；

15)氯离子按YC/T162-2011标准进行检测；

16)淀粉按YC/T216-2013标准进行检测；

17)石油醚提取物总量按YC/T176-2003标准进行检测；

18)挥发碱按YC/T35-1996标准进行检测；

19)pH值按YC/T222-2007标准进行检测；

20)氮碱比按公式(1)进行计算：

氮碱比＝总氮/总植物碱................................................(1)，

21)蛋白质按公式(2)进行计算：

蛋白质＝(总氮-总植物碱×0.1729)×6.25.......................(2)，

22)糖碱比按公式(3)进行计算：

糖碱比＝总糖/总植物碱.................................................(3)，

23)施木克值按公式(4)进行计算：

施木克值＝总糖/蛋白质..................................................(4)；

4、确定统计方法：

(1)相关性分析：采用基于因子分析的烟叶化学常规指标权重赋值方法，通过对确定的14项烟叶内在常规化学成分指标数据进行描述性统计，保留两位有效数字，采用SPSS统计软件对烟叶常规化学成分指标进行相关性分析，采用相关系数绝对值不小于0.80的同类指标进行相互替代，筛选出具有代表性的特征成分指标；

(2)因子分析：对筛选出的特征指标，采用主成分分析法进行分析，并对检测指标进行KMO和Bartlett球度检验，对满足KMO大于Kaiser给定的标准0.5和Bartlett球度检验显著性小于0.01要求的样本，进行主成分因子旋转分析，按特征因子大于1，且主成分累计贡献不小于85.00％的原则，提取出化学常规特征指标的因子数，获得各因子的贡献率即因子方差百分比，并对提取的因子数进行因子反差最大正交旋转分析，求出化学常规特征指标对各主成分因子的载荷系数，保留绝对值大于0.6的化学常规指标因子的载荷系数，通过比较特征指标在不同主成份上的载荷系数，确定载荷系数绝对值最大的主成分因子，作为与该特征指标密切相关的因子，将对应因子的贡献率作为该特征指标在烟叶整体信息中的贡献率；

(3)权重计算：将获得的化学常规特征指标因子的贡献率、特征指标最大载荷系数，进行化学常规特征指标权重赋值，对应的特征指标贡献率与绝对值最大载荷系数的乘积即为该特征指标的权重因子，具体见公式(5)：

P_i＝V_i×|M_i|..............................................................(5)

式中：

P_i——第i个指标的权重；

V_i——第i个化学常规特征指标密切相关的因子贡献率，即主因子方差百分比；

M_i——第i个化学常规特征指标因子绝对值最大的载荷系数；

由此，获得各常规化学常规指标的权重值Pi；

(4)结果分析：通过相关性分析对同类指标进行替代，挑选出特征指标，对特征指标进行因子载荷分析，提取化学常规特征因子的贡献率Vi，进一步对因子进行反差最大选择分析，获得化学常规特征指标的因子载荷系数Mi；Pi值越大，表明该特征指标对烟叶化学常规质量的贡献越大，即对烟叶质量的评价越为重要。

为考察泵发明方法的实用性及推广性，以重庆2012年、2013年12个产区(丰都、奉节、涪陵、南川、彭水、黔江、石柱、万州、巫山、巫溪、武隆和酉阳)种植的K326、云烟87和云烟97三个品种，共计403份样本为研究对象，按3中指标检测方法检测和计算常规六项、醚提物、淀粉、挥发碱、pH值、蛋白质、氮碱比、糖碱比和施木克值等指标。通过相关性分析和主成分分析对特征指标进行权重赋值计算，作为具体实例，样本的基本信息见表1。

表1常规化学成分基本信息统计

采用SPSS17.0软件对表1中统计的常规化学成分进行相关性分析，并对分析的结果按相关性分析方法对统计指标进行同类指标替换，筛选出代表性典型指标，结果见表2。

表2代表性指标筛选

注：“—”表示相关性未达到极显著水平或相关系数小于0.80，未列出。

从指标的相关性分析可知，蛋白质与总氮(0.916**)、施木克值(-0.867**)显著相关，可用总氮代表蛋白质；挥发碱与总植物碱(0.855**)显著相关；总糖与还原糖(0.799**)显著相关。因此，由表2中筛选出具有代表性的指标分别为：总糖、总植物碱、总氮、钾、氯、淀粉、pH值和醚提物。

采用SPSS17.0软件对代表性特征指标进行主成分分析，对样本进行KMO检验值和Bartlett球度检验结果见表3。由表3可知，KMO检验值为0.796，明显大于Kaiser给出的标准0.5，说明样本量完全满足分析。从Bartlett球度检验结果可知，近似卡方值为1558.12，自由度为28，其相伴概率为0.000，小于显著性水平0.01，检验达到极显著水平，因此拒绝Bartlett球度检验的零假设，表明因子分析的适用性较好。

表3化学常规代表性指标的KMOandBartlett’s检验

根据旋转后特征值大于1的原则提取主因子数，分析8个化学常规指标的贡献率，分析结果见表4。从表4中可看出前5个主成分包含了评价指标的90.74％信息。表明可从8个指标中获得5个主因子数，代表了90.74％的信息。第一主因子占有的信息权重为30.52％，第二主因子为18.13％，第三主因子为15.02％，第四主因子为13.76％，第五主因子为13.32％。

表4化学常规代表性指标的相关矩阵特征值

通过对上述8个检测指标的主成分载荷分析，对前5个主因子进行方差最大正交旋转。由表5可知，前5个主因子分别在8个指标上的因子载荷系数，表5中保留绝对值大于0.6的因子载荷系数，并确定载荷系数绝对值最大的主成分因子。从表5中可看出，第一主因子主要体现了总糖、总植物碱、总氮、醚提物的信息，与烟叶糖碱平衡、香气量密切相关；第二主成分主要体现了钾的信息，第三个主成分主要体现了淀粉的信息，第四主成分主要体现了氯含量信息，第五主成分体现了pH值的信息。具体见表6。

表5正交旋转后的成分矩阵

注：“—”表示贡献指标值小于0.60，未列出。

表6不同主成分体现的化学常规代表性指标信息

按上述公式(5)对化学常规指标进行权重赋值计算，结果见表7。

表7化学常规代表性指标权重计算

*H_i——第i个化学常规指标值

由表7可知，所挑选出的8个烟叶特征化学常规指标中，总糖、总植物碱、总氮、醚提物、钾、淀粉、氯和pH值的权重值分别为0.245、0.208、0.188、0.267、0.163、0.141、0.131和0.121。表明上述8个特征化学成分对烟叶的品质贡献大小依次为：醚提物>总糖>总植物碱>总氮>钾>淀粉>氯>pH值。该发明的构建可为烟叶质量的准确评价提供一种易于推广的新方法。

Claims (1)

1.用于烟叶质量评价的烟叶化学常规指标权重赋值方法，其特征在于，方法如下：

(1)取制烟叶样品：按YC/T5-1992标准要求进行烟叶取样，按GB2635-1992标准要求进行烟叶的储存、运输；按YC/T31-1996中“6分析步骤”要求进行烟叶制备；

(2)确定常规化学成分指标：确定总植物碱、总氮、总糖、还原糖、钾离子、氯离子、淀粉、石油醚提取物总量、挥发碱、pH值、氮碱比、蛋白质、糖碱比和施木克值共计14项指标作为常规化学成分指标；

(3)确定指标检测或计算方法：

1)总植物碱按YC/T160-2002标准进行检测；

2)总氮按YC/T161-2002标准进行检测；

3)总糖和还原糖按YC/T159-2002标准进行检测；

4)钾离子以K2O计，按YC/T217-2007标准进行检测；

5)氯离子按YC/T162-2011标准进行检测；

6)淀粉按YC/T216-2013标准进行检测；

7)石油醚提取物总量按YC/T176-2003标准进行检测；

8)挥发碱按YC/T35-1996标准进行检测；

9)pH值按YC/T222-2007标准进行检测；

10)氮碱比按公式(1)进行计算：

氮碱比＝总氮/总植物碱................................................(1)，

11)蛋白质按公式(2)进行计算：

蛋白质＝(总氮-总植物碱×0.1729)×6.25.......................(2)，

12)糖碱比按公式(3)进行计算：

糖碱比＝总糖/总植物碱.................................................(3)，

13)施木克值按公式(4)进行计算：

施木克值＝总糖/蛋白质..................................................(4)；

(4)确定统计方法：

1)相关性分析：采用基于因子分析的烟叶化学常规指标权重赋值方法，通过对确定的14项烟叶内在常规化学成分指标数据进行描述性统计，保留两位有效数字，采用SPSS统计软件对烟叶常规化学成分指标进行相关性分析，采用相关系数绝对值不小于0.80的同类指标进行相互替代，筛选出具有代表性的特征成分指标；

2)因子分析：对筛选出的特征指标，采用主成分分析法进行分析，并对检测指标进行KMO和Bartlett球度检验，对满足KMO大于Kaiser给定的标准0.5和Bartlett球度检验显著性小于0.01要求的样本，进行主成分因子旋转分析，按特征因子大于1，且主成分累计贡献不小于85.00％的原则，提取出化学常规特征指标的因子数，获得各因子的贡献率即因子方差百分比，并对提取的因子数进行因子反差最大正交旋转分析，求出化学常规特征指标对各主成分因子的载荷系数，保留绝对值大于0.6的化学常规指标因子的载荷系数，通过比较特征指标在不同主成份上的载荷系数，确定载荷系数绝对值最大的主成分因子，作为与该特征指标密切相关的因子，将对应因子的贡献率作为该特征指标在烟叶整体信息中的贡献率；

3)权重计算：将获得的化学常规特征指标因子的贡献率、特征指标最大载荷系数，进行化学常规特征指标权重赋值，对应的特征指标贡献率与绝对值最大载荷系数的乘积即为该特征指标的权重因子，具体见公式(5)：

P_i＝V_i×|M_i|..............................................................(5)

式中：

P_i——第i个指标的权重；

V_i——第i个化学常规特征指标密切相关的因子贡献率，即主因子方差百分比；

M_i——第i个化学常规特征指标因子绝对值最大的载荷系数；

由此，获得各常规化学常规指标的权重值Pi；

4)结果分析：通过相关性分析对同类指标进行替代，挑选出特征指标，对特征指标进行因子载荷分析，提取化学常规特征因子的贡献率Vi，进一步对因子进行反差最大选择分析，获得化学常规特征指标的因子载荷系数Mi；Pi值越大，表明该特征指标对烟叶化学常规质量的贡献越大，即对烟叶质量的评价越为重要。