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烟叶内在质量近红外检测及与外观特征的相关性研究

作　者: 陈津
导　师: 韩力群
学　校: 北京工商大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 烤烟烟叶近红外光谱因子分析 BP神经网络概率神经网络相关性分析
分类号: S126
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 34次
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内容摘要

对烤烟烟叶进行质量评价的方法分为两种:一种是对烟叶外观质量进行分级,传统方法是依靠人的主观经验根据烟叶外部特征进行分级;另一种是对烟叶内在质量进行判定,目前的方法是采用化学方法抽样分析。第一种方法需要耗费大量的人力和财力,而且有时也不能保证评判标准的统一性;第二种方法得到的数据比较精确,但只适用于抽样分析,而且不仅需要将烟叶研磨,而且时间较长不适于对大量烟叶进行普测。本课题在基于图像处理对烤烟烟叶外观质量品质因素提取并分级的研究基础上进行进一步深入研究,在基于已有的烟叶外观质量品质因素数据库的基础上完成了以下工作:1、使用傅立叶变换近红外漫反射光谱仪得到烟叶样本的近红外光谱,使用OPUS定量分析软件对去噪声后的样本光谱进行分析。2、求出烟碱、还原糖和蛋白质3种成分含量的最大值和最小值以及均值,并将三种成分的含量值量化为高、较高、低3类和高、较高、中等、较低、低5类,为进行内在质量因素与外观特征间的相关性分析做了准备。因子分析方法对训练样本和测试样本数据进行了相关性分析。分析了烟叶3种内在质量因素:烟碱、还原糖和蛋白质与各外观特征间的相互关系。随后利用概率神经网络建立了3种内在质量因素与外观特征间相关性的数学预测模型。分析了在不同SP值下网络的测试效果。3、使用概率神经网络建立了数学模型,根据烟叶外观质量因素对三种内在质量因素含量进行预测,并比较了选取不同SPREAD值时的预测效果。比较了BP神经网络和概率神经网络在定量分析相关性中的性能优劣。根据内在质量因素测试误差曲线可以得出结论:无论在训练速度上和测试误差大小上,概率神经网络的性能都要优于传统的BP神经网络。本课题研究成果可与烟叶外观质量分级方法互补,从而提高烟叶分类评级的科学性和可信度。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
第一章绪论  8-12
  1.1 课题背景  8-9
  1.2 本文研究的目的及意义  9-10
  1.3 课题主要研究内容及研究方案  10-12
    1.3.1 课题主要内容  10-11
    1.3.2 课题研究方案  11-12
第二章研究方法  12-18
  2.1 近红外光谱技术简介  12-15
    2.1.1 近红外光谱的发展现状  12
    2.1.2 近红外光谱技术的特点  12-13
    2.1.3 近红外光谱分析仪器的进展  13-14
    2.1.4 近红外光谱中的化学计量方法  14
    2.1.5 近红外光谱在烟草行业中的应用  14-15
  2.2 人工神经网络  15-18
    2.2.1 BP 神经网络原理  15-16
    2.2.2 概率神经网络原理  16-18
第三章烟叶内在质量因素的近红外光谱分析  18-26
  3.1 仪器与材料  19
  3.2 实验方法  19-21
    3.2.1 烟草样品光谱数据的采集  20
    3.2.2 光谱数据的预处理  20-21
  3.3 定量分析模型的建立  21-23
  3.4 模型的检验  23-25
  3.5 本章小结  25-26
第四章烤烟烟叶内在质量因素与外观因素间相关性的数学模型  26-38
  4.1 烟叶外观质量品质因素概述  26
  4.2 因子分析在烟叶相关性分析中的应用  26-27
  4.3 烟叶内在质量因素与外观质量因素的相关性分析  27-30
    4.3.1 烟碱和外观特征的相关性分析  28-29
    4.3.2 还原糖和外观特征的相关性分析  29
    4.3.3 蛋白质和外观特征的相关性分析  29-30
  4.4 BP 神经网络模型设计  30-33
    4.4.1 单输出BP 神经网络模型设计  30-32
    4.4.2 三输出BP 神经网络模型设计  32-33
  4.5 概率神经网络模型设计  33-37
    4.5.1 贝叶斯决策在烟叶内在质量因素与外观质量相关性模型中的应用  33-35
    4.5.2 单输出概率神经网络模型设计  35-36
    4.5.3 三输出概率神经网络模型设计  36-37
  4.7 本章小结  37-38
第五章烤烟烟叶内在质量因素含量的模型预测  38-55
  5.1 基于BP 神经网络模型的烟叶内在质量因素预测  38-42
    5.1.1 根据烟叶外观质量因素对烟碱含量的预测  38-39
    5.1.2 根据烟叶外观质量因素对还原糖含量的预测  39-40
    5.1.3 根据烟叶外观质量因素对蛋白质含量的预测  40-42
  5.2 基于概率神经网络模型的烟叶内在质量因素预测  42-47
    5.2.1 根据烟叶外观质量因素对烟碱含量的预测  42-44
    5.2.2 根据烟叶外观质量因素对还原糖含量的预测  44-45
    5.2.3 根据烟叶外观质量因素对蛋白质含量的预测  45-47
  5.3 基于概率神经网络模型的烟叶内在质量因素模糊预测  47-53
    5.3.1 对烟叶内在质量因素划分三个级别的模糊预测  47-50
    5.3.2 对烟叶内在质量因素划分五个级别的模糊预测  50-53
  5.4 本章小结  53-55
第六章总结与展望  55-58
  6.1 课题总结  55-56
  6.2 课题展望  56-58
参考文献  58-61
在学期间发表的学术论文及研究成果  61-62
致谢  62

烟叶内在质量近红外检测及与外观特征的相关性研究

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