【英文题名】
Tobacco Chemical Constituents and Prediction of Tobacco Quality by Artificial Neural Network
【作者】
彭黔荣 ;
【导师】
石炎福 ;
【学位授予单位】
四川大学 ;
【学科专业名称】
化学工程
【学位年度】
2004
【论文级别】
博士
【网络出版投稿人】
四川大学
【网络出版投稿时间】
2005-10-08
【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 ;
最优保存 ;
局部寻优 ;
【英文关键词】
prediction of tobacco quality ;
chemical analysis ;
sensory property ;
database ;
neural network ;
genetic algorithms ;
adaptive crossover mutation ;
elitist model ;
ability of the partial best search ;
【中文摘要】
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某些感官指标的关系,或者将这些化学指标归纳为一些比值,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...
【英文摘要】
In this paper the general status of tobacco industry at home and abroad is briefly introduced. And the current research situation of tobacco chemistry is also presented. Tobacco leaves serve as the need of consumers. Their quality is still determined by the sense of taste and smell of professional, which requires a number of trained person. And the results are often affected by many factors. The evaluation of the tobacco leaves quality is very important in the research of tobacco chemistry. This evaluation ...
【更新日期】
2006-01-18
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