试析烟叶的化学成分与烟叶质量的人工神经网络预测

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1、四川大学博士学位论文烟叶的化学成分与烟叶质量的人工神经网络预测姓名：彭黔荣申请学位级别：博士专业：化学工程指导教师：石炎福20040601四J11人学博士学位论文烟叶的化学成分与烟叶质量的人工神经网络预测化学工程专业博士生彭黔荣指导教师石炎福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

2、某些感官指标的关系，或者将这些化学指标归纳为～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

3、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四川大学博1：学位论文总数达5868种，其中烟叶中专有的成分1872种，烟气中专有的成分2824种，

4、烟叶和烟气共有的成分1172种。烟叶随种植、环境、土壤、气候、栽培、调制等技术的变化，其质量差异较大。烟叶质量按照产地、部位、颜色、等级、年限分类，因此，要采用神经网络预测烟叶质量，必须建立烟叶品质数据库，使烟叶的化学指标与感官指标之间建立一一对应关系。本文结合烟草工业的生产实际，采用Delphi7．0和soLServer2000开发工具，选用c／s模式，开发了《烟叶品质数据库》，一方面为烟草企业的烟叶数据管理、产品研发服务。另一方面为烟叶质量的人工预测奠定了基础，该项目经科技成果查新，其结论为：“运用

5、面向对象编程语言Delphi以及数据库SQLServer开发工具，建立烟叶品质数据库，在所列检索范围内检出的文献中未见相同报道”采用先验知识(如产地、部位、颜色)对烟叶进行初步分类，根据烟叶的常规化学指标，建立了烟叶品质的带动量自学习率的BP神经网络识别模型库。识别结果优于文献值。探讨了烟叶质量预测时的化学指标变化对网络识别的影响。其影响的顺序是：烟叶挥发性成分指标大于氨基酸与理化混合指标，氨基酸与理化混合指标大于理化指标，理化指标大于常规理化指标。讨论了BP网络存在的问题以及与RBF神经网络的差别，提

6、出了RBF网络参数的优化策略。试算结果表明：对同样的样本，采用RBF网络预测烟叶品质时，网络运算速度大大优于BP网络，但是预测效果并未优于BP网络，要得到更好的预测结果，需要更多的训练样本。也说明采用人工神经网络预测烟叶质量时，仅仅采用前馈网络是不够的，需要进一步讨论前馈网络的优化问题，使得网络收敛快、并具有良好的鲁棒性。根据遗传算法的基本理论，讨论了标准遗传算法的优点，以及利用遗传算法辅助计算神经网络的权值和闽值。采用遗传算法的BP神经网络对烟叶的质量预测，其结果明显优于BP神经网络，预测指标的相对误

7、差小，网络收敛情况良好。讨论了遗传算法存在的缺陷与不足以及改进遗传算法的各种措施。为了防止遗传算法的“早熟”收敛，提出了自适应交叉变异和最优保存的遗传算法，并对BP神经网络的权值和闽值参数进行了优化，构建了基于自适应交叉变异、最优保存、局部寻优策略遗传算法的BP神经网络模型，试算结果表明：采用改进的遗传算法BP神经网络模型，能够较好的预测烟叶质量，网络的鲁棒性II四川大学博士学位论文好，性能稳定，预测烟叶各感官指标的相对误差均在6％以内。在误差范围内，可以对烟叶的质量进行预测。本文对烟叶质量的人工预测从

8、新的视角进行了研究，大大加深了对烟叶质量预测的理解。随着烟叶化学成分定量分析技术的不断发展和完善，以及神经网络及其优化技术的深入研究，必定能够对烟叶的质量进行良好的人工预测，解决烟草工业长期以来只依靠人为判定烟叶质量的难题。本研究成果可以推广应用到产品与化学指标和感官指标有关的相关行业，比如：白酒行业、葡萄酒行业、制茶行业、饮料行业等等众多食品行业。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