一种用于评价烟叶质量的指标筛选及处理方法

摘要

本发明公开了一种用于评价烟叶质量的指标筛选及处理方法，测定21项烟叶质量指标，用主成分分析和相关分析筛选质量评价指标，用概率分布进行质量评价指标分级，用层次分析确定质量评价指标权重，用K-均值聚类和多类逐步判别分析建立烟叶质量判别函数。并检验判别函数的准确性。本发明从多个基地单元的烟叶质量指标中，更加系统综合的筛选出能准确对烟叶质量进行分析评价的烟叶质量指标。

主权项

一种用于评价烟叶质量的指标筛选及处理方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取多个卷烟原料基地烟叶样本的多种烟叶质量指标的样本数据；(2)将卷烟原料基地的烟叶质量指标的各样本数据用YAAHP软件进行指标的层次分析，针对每种烟叶质量指标分别筛选出与其他各项烟叶质量指标具有高度信息重叠的多项烟叶质量指标；(3)对所述多个原料基地的样本数据运用DPS数据处理系统的频次分布，分别针对每一项筛选出的烟叶质量指标，将各样本数据由低到高依次分为5级，作为确立的分级标准；(4)用层次分析法获得筛选出的各项烟叶质量指标的权重；(5)以筛选出的各项烟叶质量指标权重乘以100，保留两位小数，作为该指标的满分值，筛选出的各项烟叶质量指标满分之和为100分；针对筛选出的各项烟叶质量指标中各样本数据的正向指标以该指标满分值的10％为级差，确定各级的得分；筛选出的各项烟叶质量指标中各样本数据的负向指标以该指标满分值的10％为级差，确定各级的得分；筛选出的各项烟叶质量指标中各样本数据的中性指标以该指标满分值的20％为级差；确定各级的得分；得到各烟叶质量指标的关于等级的评分标准；(6)用步骤(4)得到的烟叶质量指标的权重乘以步骤(5)中烟叶质量指标得分经标准化后的数值，计算出每个烟叶样本的综合得分，用K‑均值聚类分析将所述多个基地的各个烟叶样本依综合得分划分为5类；从所述多个基地的5类烟叶样本中各抽取2/3的样本的综合得分作为建模样本用于建立判别函数，余下1/3烟叶样本作为检验样本用于检验判别函数的判别准确性；所建判别函数为：$y_1=C_1+\underset{i=1}{\overset{r}{\Sigma }}{x}_{1i}·z_{1i}$$y_2=C_2+\underset{i=1}{\overset{r}{\Sigma }}{x}_{2i}·z_{2i}$$y_3=C_3+\underset{i=1}{\overset{r}{\Sigma }}{x}_{3i}·z_{3i}$$y_4=C_4+\underset{i=1}{\overset{r}{\Sigma }}{x}_{4i}·z_{4i}$$y_5=C_5+\underset{i=1}{\overset{r}{\Sigma }}{x}_{5i}·z_{5i}$式中，x_1i—x_5i为筛选出的各项烟叶质量指标的得分，z_1i—z_5i为选出的各项烟叶质量指标的判别函数的系数，c₁—c₅为判别函数的常数，r为正整数。