一种烟叶配方的设计方法
【技术领域】
[0001] 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】
[0002] 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。
[0003]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】
[0004]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（WeightedAbsoluteValueDistanceAnalysis，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。
[0005]具体而言，本发明所述方法包括以下步骤：
[0006] (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；
[0007]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；
[0008] (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；
[0009] (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；
[0010] (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。
[0011] 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。
[0012] 步骤⑴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。
[0013] 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。
[0014]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。
[0015] 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。
[0016] 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山，按照 所得山值由小到大的顺序对烟叶原料进行排序，所得{cU，cU……cLddj序列即为烟叶 原料的距离序列；
[0017] 所述山按照以下公式计算：
[0018]
[0019]展开为：山=a工IXifAi卜<12|Xi2_A」+......+ak11Xiki_Ak!卜ak|Xik_Ak |;
[0020] 其中，Xx]代表第i种烟叶原料中第j种特征参数的实测值;A,代表第j种特征参 数的目标值W,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-l，n，即 烟叶原料共n种；特征参数的种类数j= 1，2, 3……k-l，k，即特征参数共k种。
[0021] 步骤⑷所述t检验过程方程为4 =
[0022] 其中，cU为优先样本的加权绝对值距离，yi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，0i为第i种烟叶原料的加权绝对值距离与yi的标准差；当ti值小 于检验水平a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t1+1值大于检验水平a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a值可根据实际 生产需要，限定为〇. 01~〇. 05,可取0. 01、0. 05等具体值。
[0023] 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。
[0024]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。
[0025] 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，可记为〇 1= {d^cU...，(!"};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cLu，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％= {d^i，cLe...，(!"_};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{Di，D2,……，DJ;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。
[0026] 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{DpD2,……，DJ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。
[0027] 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。
[0028]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。
[0029] 所述步骤（6)具体包括以下步骤：
[0030] 将每个待配比烟叶原料的特征评价指数矩阵标记为Qu，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；
[0031] 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MaXl和最小比例 值Min1;
[0032] 计算附加均值矢量：即⑴=② %'
[0033] 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Xl，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 %，允差值为vj;
[0034] 建立配方比例Xl的求解方程：
[0035] minxf (x),f (x)=xn+1
[0036] Uj-Vj^Qjj ? Xj+^^+Q^j ? Xi+---+Qnj ?xn+Qav(j)?xn+1^U j+Vj
[0037] Mir^S x丄…，Xi…，xn，xn+1< Max;
[0038] ~100%
[0039] 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xjP为每个待配比 烟叶原料所对应的配方比例。
[0040] 本发明进一步保护采用所述方法设计得到的烟叶配方。
[0041] 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。
[0042]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。
[0043] 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，其烟碱指数分别为六142
文档序号 :
【 9453313 】
技术研发人员：李军会,王宇恒,李雪莹,李凯,栾丽丽,胡文雁,赵龙莲,张录达
技术所有人：中国农业大学
备 注：该技术已申请专利，仅供学习研究，如用于商业用途，请联系技术所有人。
声 明 ：此信息收集于网络，如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们，我们会在第一时间删除
技术研发人员：李军会,王宇恒,李雪莹,李凯,栾丽丽,胡文雁,赵龙莲,张录达
技术所有人：中国农业大学
备 注：该技术已申请专利，仅供学习研究，如用于商业用途，请联系技术所有人。
声 明 ：此信息收集于网络，如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们，我们会在第一时间删除