CN110796350A - 一种基于多元统计的打叶复烤加工质量综合评价方法 - Google Patents

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吕大树
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Abstract

本发明涉及一种基于多元统计的打叶复烤加工质量综合评价方法，包括以下步骤：(1)确定评价指标；(2)因子分析：对不同批次打叶复烤的评价指标数据进行KMO和Bartlett检验，检验通过则适合做因子分析；然后将评价指标数据进行降维，提取出λ＞1的主因子；对各主因子的载荷矩阵进行分析，确定各主因子得分模型，计算不同批次打叶复烤的主因子得分；(3)聚类分析：以不同批次打叶复烤的主因子得分进行聚类分析，根据系统聚类情况，分析每一类打叶复烤加工质量的变化情况。本发明提供的评价方法，科学、直观，对打叶复烤加工质量进行有效判定，对改善和提高打叶复烤加工质量和均值化加工提供理论支撑依据；适用于批次间打叶复烤质量的评价、对比。

Description

一种基于多元统计的打叶复烤加工质量综合评价方法
技术领域
本发明属于烟草加工品质评价技术领域，尤其涉及一种基于多元统计的打叶复烤加工质量综合评价方法。
背景技术
打叶复烤质量备受复烤企业和工业企业关注，其质量好坏直接影响卷烟原料的成本、安全和质量等。当前对打叶复烤加工质量多用烟碱CV值进行评价,其规定了烟碱CV≤3.5％即为合格。关于打叶复烤质量的评价方法，前人还研究了打叶复烤片烟的化学成分均匀性、片烟叶片结构稳定性、成品片烟外观颜色混合均匀性、符合质量评价方法、复烤厂全局质量综合评价体系等。由于打叶复烤质量指标包含众多，而上述评价方法侧重点较为单一、方法应用较为繁琐、评价结果不直观。
申请号为CN 201510359319.8的专利公开了一种复烤片烟自然醇化品质评价及模型构建方法；根据影响烟叶自然醇化过程中品质变化的因素，确定主要品质评价指标，再利用数量特征分析、因子分析、线性相关和典型相关分析4种分析方法，筛选得到与烟叶感官评吸质量相关性较强的品质评价指标，再将筛选得到的评价指标做因子分析，得到因子得分系数矩阵，并将公因子得分与感官评吸质量做主成分回归分析，得到标准化方程，再将因子分析得到的得分系数矩阵代入到标准化方程中，即可得到复烤片烟自然醇化过程中品质评价模型。该专利公开的方法是用于复烤烟叶醇化品质的评价，不适用于多复烤烟叶加工质量的评价。
申请号为201610316660.X公开了一种打叶复烤均匀性的评价方法。该方法设置四级均匀性评价指标，通过对烟叶样品制品含水率稳定性、片形结构均匀性、化学成分稳定性和装箱密度均匀性四个方面形成适合打叶复烤均匀性的评价方法。该专利公开的方法是用于打叶复烤过程均匀性加工水平的评价，侧重点较为单一，不能评价打叶复烤过程中的经济性、安全性等。
申请号201910369021.3公开了一种打叶复烤赋值方法进行打叶复烤评价，通过采用AHP法对打叶复烤的主要质量指标：出片率、化学成分均质性、叶片结构、叶中含梗率、成品片烟胡水分的重要性进行分析，赋予各指标权重；再采用统计分析方法建立各质量指标打分量化方法；进而形成一套打叶复烤加工质量的综合评价方法。但该专利给予的权重和打分方法略为主观。
因此本研究尝试基于多元统计建立一种打叶复烤质量综合评价方法，要求对不同加工质量特点进行剖析，同时更为直观地、客观地排序。
发明内容
为了解决现有技术中存在的上述技术问题，本发明提供了一种基于多元统计的打叶复烤加工质量综合评价方法，具体是通过以下技术方案实现的：
一种基于多元统计的打叶复烤加工质量综合评价方法，包括以下步骤：
(1)确定评价指标：根据各质量指标对打叶复烤加工质量的影响，以叶片结构指标、质量指标、经济指标、安全性指标作为评价指标；
(2)对不同批次打叶复烤的评价指标数据进行KMO和Bartlett检验，检验通过则适合做因子分析；然后将评价指标数据进行降维，提取出特征根λ＞1的主因子；对各主因子的载荷矩阵进行分析，根据因子旋转载荷量分析各因子的主要信息，确定各主因子得分模型；用各主因子得分模型计算不同批次打叶复烤的各主因子得分；
(3)聚类分析：以各主因子得分对进行聚类分析，根据系统聚类情况，分析每一类打叶复烤加工质量的变化情况。
优选地，所述叶片结构指标包括大片率、中片率、大中片率、小片率、碎片率、碎末率。
优选地，所述质量指标包括：叶中含梗率、梗中含叶率。
优选地，所述经济指标包括出片率、原烟含梗率。
优选地，所述安全性指标包括原烟含水率、成品含水率。
需要说明的是，上述评价指标还可包括均值化加工指标，均值化加工指标包括成品烟碱CV值、糖碱比CV值、箱内密度偏差率。
优选地，所述步骤(2)，因子旋转载荷量比较大的指标作为主因子的主要信息量，同时根据其载荷的正负确定各指标对主因子是正负贡献效率。
优选地，所述聚类分析是：根据系统聚类对不同批次打叶复烤进行分类，计算每一类打叶复烤的每个主因子得分均值，以均值作该类打叶复烤质量的主因子等分；并计算每一类打叶复烤质量的因子总得分。
优选地，所述每一类打叶复烤的因子总等分等于该类打叶复烤各主因子得分乘以各主因子特征根λ之和。
上述一种基于多元统计的打叶复烤加工质量综合评价方法在批次间打叶复烤质量评价的应用，包括以下步骤：
a、按年份分别对各打叶复烤企业近3年或以上的评价指标数据进行统计分析，取平均值作为该年度的评价值；
b、对各打叶复烤企业近3年或以上的评价指标数据进行KMO和Bartlett检验，检验通过则适合做因子分析；然后对各打叶复烤企业近3年或以上的评价指标数据进行降维，取特征根＞1的因子作为主因子；对各主因子的载荷矩阵进行分析，根据因子旋转载荷量分析各因子的主要信息，确定各主因子的得分模型，求出各打叶复烤企业的主因子得分，以各企业的各主因子得分作为下一步聚类分析的数据；
c、将各打叶复烤企业的各主因子得分进行聚类分析，对各打叶复烤企业进行分类，求出每一类别的各主因子得分均值，以此再结合特征根求出各类别的因子总得分，分析每一类企业打叶复烤的加工特点及其质量。
需要说明的是，所述步骤b，各打叶复烤企业的主因子得分是采用各打叶复烤企业近3年或以上的评价指标数据的均值进行计算的。
需要说明的是，所述步骤c，因子总得分越低约符合当前卷烟工业打叶复烤质量需求。
本发明的有益效果在于：
本发明提供的评价方法科学、直观，对打叶复烤加工质量进行有效判定，对改善和提高打叶复烤加工质量和均值化加工提供理论支撑依据；适用于批次间打叶复烤质量的评价、对比。
附图说明
图1为各打叶复烤企业各主因子得分的雷达图。
图2为各打叶复烤企业各主因子得分的聚类图。
图3为各类打叶复烤企业各主因子得分的雷达图。
图4为各类打叶复烤企业因子总得分的条形图。
具体实施方式
下面结合具体的实施方式来对本发明的技术方案做进一步的限定，但要求保护的范围不仅局限于所作的描述。
实施例1
1材料及方法
1.1材料数据
本研究数据由贵州中烟提供，包含10家打叶复烤企业近3年(2015-2017年)的加工质量数据，对各企业分别命名为BF、BS、BJ、CZ、DC、MZ、MT、QXN、SM、YN。
选取中部上等烟模块的出片率、成品大中片率(＞12.7×12.7mm2)、成品大片率(＞25.4×25.4mm2)、成品中片率(12.7×12.7-25.4×25.4mm2)、成品小片率(6.35×6.35-12.7×12.7mm2)、成品碎片率(2.36×2.36-6.35×6.35mm2)、成品碎末率(＜2.36×2.36mm2)、原烟含梗率、成品叶含梗率、成品梗中含叶率、原烟含水率、成品含水率共计12个加工指标进行分析。
1.2方法
按年份分别对各打叶复烤企业中部上等烟模块的质量指标进行统计，取平均值作为该年度的评价值，采用因子分析对10家打叶复烤企业3年的质量指标进行降维，取特征根＞1的因子作为主因子，根据因子旋转载荷量分析各因子的主要信息，确定主因子得分模型，计算主因子的得分并绘制雷达图；将10家企业主因子得分进行聚类分析，分析每一类企业的加工特点；根据系统聚类情况，分析同一企业近3年的加工质量变化情况。
1.3软件
Excel 2007，SPSS 18.0。
2结果与分析
2.1描述性统计
由表1可知各质量指标之间存在差异，其中成品大片率、成片中片率、成片大中片率、成片小片率极差均加大，说明各打叶复烤企业叶片结构的差异主要表现大片率、中片率、大中片率、小片率的差异；出片率和原烟含梗率差异较小，猜测导致打工质量差异除原料差异以外，与各打叶复烤企业自身加工水平有关(设备、工艺差异等)；成品叶中含梗率、成品梗中含叶率、原烟含水率、成品含水率差异均较小，说明各烤厂打叶复烤加工质量均向国标和企业加工需求靠近；成品叶片结构(大片率、中片率、大中片率、小片率、碎片率、碎末率)和叶中含梗率的变异系数均较大(＞10％)，说明成品叶片结构和叶中含梗率是主要波动指标，进一步说明这类指标是各打叶复烤企业质量的主要差异指标。
表1各打叶复烤企业2015年-2017年质量指标描述性统计
Figure BDA0002236140960000051
Figure BDA0002236140960000061
2.2因子分析
将各打叶复烤企业的数据进行标准化处理，由表2可知，数据适合做因子分析。表3可知，4个因子的特征根大于1，前4个因子的特征值之和占总特征值的85.307％，解释效果较好，故提取前4个因子作为主因子。表4因子载荷得分矩阵可知第一个主因子成品大片率、成品中片率、成品碎片率贡献较大，其中成品大片率、成品碎片率为正向因子，成品中片率为负向因子；第二个主因子出片率、成品小片率、原烟含梗率、成品叶中含梗率贡献较大，其中出片率、成品小片率为负向因子，原烟含梗率、成品叶中含梗率为正向贡献因子；第三个主因子原烟含水率、成品含水率贡献较高，均为正向因子；第四个主因子成品梗中含叶率贡献较高，为正向因子。根据因子载荷得分矩阵，以10家企业近3年质量指标的均值计算出10家打叶复烤企业四个主因子得分，见图1。
根据《卷烟工艺规范(2016版)》和国家局打叶复烤重大专项要求，当前打叶复烤企业和卷烟工业企业都提倡“降大片率、提中片率、保大中片率、降叶中含梗率”。第一主因子大片率为正向因子，故第一主因子得分越低越符合当前打叶复烤质量需求；第二主因子是主要代表打叶经济性，其中出片率是关键，而出片率是负向因子，故第二主因子得分越低越好；第三主因子代表烟叶的含水率，因原烟含水率、成品含水率均为正向因子，而所有加工的片烟水分均在合格范围内(11％-13)，从安全性角度来说，第三主因子得分越低越好；第四主成分因子中成品梗中含叶率是正向指标，而该指标越低越好，故第四主成分因子得分越低越好；综上，因子总得分越低代表打叶复烤质量越好。
表2 KMO和Bartlett检验
Figure BDA0002236140960000071
表3因子总方差解释表
Figure BDA0002236140960000072
表4因子载荷得分矩阵
Figure BDA0002236140960000073
2.3聚类分析
用图1的数据进行聚类，得出图2。图2将10家打叶复烤企业聚为5类，第一类为BJ、MT、DC三家企业；第二类为YN一家企业；第三类为MZ、QXN、CZ、SM四家企业；第四类为BS一家企业；第五类BF一家企业。对五类企业的四个主因子得分进行计算，以每一类企业中各家企业主因子得分的均值为这一类企业的主因子得分，计算结果如图3所示。
由图3可知：
第一类企业的第一主因子得分在五类企业中偏高，说明其大片率、碎片率较高，中片率较低；第二主因子得分在五类企业中偏高，说明其出片率低，原烟含梗率、成品叶中含梗率高；第三主因子得分在五类企业中最高，说明其原烟含水率、成品含水率最高；第四主因子得分在五类企业中适中，说明其成品梗中含叶率适中。
第二类企业的第一主因子得分在五类企业中偏低，说明其大片率、碎片率较低，中片率较高；第二主因子得分在五类企业中最高，说明其出片率高，原烟含梗率、成品叶中含梗率低；第三主因子得分在五类企业中最低，说明其原烟含水率、成品含水率最低；第四主因子得分在五类企业中较低，说明其成品梗中含叶率较低。
第三类企业的第一主因子得分在五类企业中适中，说明其大片率、碎片率适中，中片率适中；第二主因子得分在五类企业中较低，说明其出片率较低，原烟含梗率、成品叶中含梗率较高；第三主因子得分在五类企业中较低，说明其原烟含水率、成品含水率较低；第四主因子得分在五类企业中最高，说明其成品梗中含叶率高。
第四类企业的第一主因子得分在五类企业中最低，说明其大片率、碎片率低，中片率高；第二主因子得分在五类企业中适中，说明其出片率适中，原烟含梗率、成品叶中含梗率适中；第三主因子得分在五类企业中适中，说明其原烟含水率、成品含水率适中；第四主因子得分在五类企业中较高，说明其成品梗中含叶率较高。
第五类企业的第一主因子得分在五类企业中最高，说明其大片率、碎片率高，中片率低；第二主因子得分在五类企业中最低，说明其出片率高，原烟含梗率、成品叶中含梗率低；第三主因子得分在五类企业中较高，说明其原烟含水率、成品含水率较高；第四主因子得分在五类企业中最低，说明其成品梗中含叶率低。
计算出各类企业的因子总得分，每一类企业的因子总等分等于该类企业的各主因子得分乘以各主因子特征根之和；计算结果见图3。综上，五类企业的特点和排名见表5。
表5打叶复烤企业聚类特点及排名
Figure BDA0002236140960000091
用途：
“降大片、提中片、保大中片、降叶含梗”是当前各打叶复烤企业和卷烟工业企业关注的热点，与此同时，烟叶的安全性和经济性亦应该是打叶复烤过程中应该关注的重点。基于各类打叶复烤质量特点，提出以下改进建议：
第一类企业大片率和碎片率偏高、中片率较低，该类企业可通过调整打叶复烤筐栏、选取合适的分切工艺、合理优化关键工艺参数等方法改进；出片率较低，可以考虑适当降低工艺流量、提高片烟水分等方法提高；成品含水率高，可以进一步加强复烤强度。
第二类企业大片率仍可继续适当降低，可以考虑适当优化工艺参数。
第三类企业也存在大片率、中片率、大中片率分布不协调的问题，可以参考第一类企业改进建议优化叶片结构；高成品梗中含叶率，可考虑适当加大各级打叶风分强度。
第四类企业加工质量整体较好，持续关注优化下成品梗中含叶率。
第五类企业出片率较高，但叶片结构分布不合理情况较突出(碎片率最高)，烟叶含水率较高，需要重新进行打叶复烤工艺优化论证。
在此有必要指出的是，以上实施例仅限于对本发明的技术方案做进一步的阐述和理解，不能理解为对本发明的技术方案做进一步的限定，本领域技术人员作出的非突出实质性特征和显著进步的发明创造，仍然属于本发明的保护范畴。

Claims (9)

1.一种基于多元统计的打叶复烤加工质量综合评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)确定评价指标：根据各质量指标对打叶复烤加工质量的影响，以叶片结构指标、质量指标、经济指标、安全性指标作为评价指标；
(2)因子分析：对不同批次打叶复烤的评价指标数据进行KMO和Bartlett检验，检验通过则适合做因子分析；然后将评价指标数据进行降维，提取出特征根λ＞1的主因子；对各主因子的载荷矩阵进行分析，根据因子旋转载荷量分析各因子的主要信息，确定各主因子得分模型；用各主因子得分模型计算不同批次打叶复烤的各主因子得分；
(3)聚类分析：以不同批次打叶复烤的各主因子得分进行聚类分析，根据系统聚类情况，分析每一类打叶复烤加工质量的变化情况。
2.如权利要求1所述的基于多元统计的打叶复烤加工质量综合评价方法，其特征在于，所述叶片结构指标包括大片率、中片率、大中片率、小片率、碎片率、碎末率。
3.如权利要求1所述的基于多元统计的打叶复烤加工质量综合评价方法，其特征在于，所述质量指标包括：叶中含梗率、梗中含叶率。
4.如权利要求1所述的基于多元统计的打叶复烤加工质量综合评价方法，其特征在于，所述经济指标包括出片率、原烟含梗率。
5.如权利要求1所述的基于多元统计的打叶复烤加工质量综合评价方法，其特征在于，所述安全性指标包括原烟含水率、成品含水率。
6.如权利要求1所述的基于多元统计的打叶复烤加工质量综合评价方法，所述步骤(2)，因子旋转载荷量比较大的指标作为主因子的主要信息量，同时根据其载荷的正负确定各指标对主因子是正负贡献效率。
7.如权利要求1所述的基于多元统计的打叶复烤加工质量综合评价方法，其特征在于，所述聚类分析：根据系统聚类对不同批次打叶复烤进行分类，计算每一类打叶复烤的每个主因子得分均值，以均值作该类打叶复烤质量的主因子得分；并计算每一类打叶复烤质量的因子总得分。
8.如权利要求7所述的基于多元统计的打叶复烤加工质量综合评价方法，其特征在于，所述每一类打叶复烤的因子总等分等于该类打叶复烤各主因子得分乘以各主因子特征根λ之和。
9.一种如权利要求1-8任一项所述的基于多元统计的打叶复烤加工质量综合评价方法在批次间打叶复烤质量评价的应用，包括以下步骤：
a、按年份分别对各打叶复烤企业近3年或以上的评价指标数据进行统计分析，取平均值作为该年度的评价值；
b、对各打叶复烤企业近3年或以上的评价指标数据进行KMO和Bartlett检验，检验通过则适合做因子分析；然后对各打叶复烤企业近3年或以上的评价指标数据进行降维，取特征根＞1的因子作为主因子；对各主因子的载荷矩阵进行分析，根据因子旋转载荷量分析各因子的主要信息，确定各主因子的得分模型，求出各打叶复烤企业的主因子得分，以各企业的各主因子得分作为下一步聚类分析的数据；
c、将各打叶复烤企业的各主因子得分进行聚类分析，对各打叶复烤企业进行分类，求出每一类别的各主因子得分均值，以此再结合特征根求出各类别的因子总得分，分析每一类企业打叶复烤的加工特点及其质量。
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