PLS與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煙草定量模型性能對(duì)比分析研究.pdf

1、隨著產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日益激烈,卷煙企業(yè)在生產(chǎn)自動(dòng)化方面的要求也日益提高,產(chǎn)品質(zhì)量已經(jīng)成為了煙草企業(yè)生存與發(fā)展的根本之道。企業(yè)要在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中尋求發(fā)展,不僅需要不斷增強(qiáng)自主研發(fā)創(chuàng)新能力、提高服務(wù)質(zhì)量,還需要努力保證主打品牌的質(zhì)量,使產(chǎn)品的質(zhì)量可以說(shuō)得清,從而保持用戶對(duì)品牌的忠誠(chéng)度。所以,提高煙草化學(xué)成分定量模型的預(yù)測(cè)性能,對(duì)提高卷煙產(chǎn)品的質(zhì)量至關(guān)重要。
　　近紅外光譜分析技術(shù)作為一種綠色分析技術(shù),近年來(lái)在煙草行業(yè)得到了迅速發(fā)展和廣

2、泛應(yīng)用。作為一種間接分析技術(shù),近紅外光譜分析技術(shù)主要借助化學(xué)計(jì)量學(xué)進(jìn)行分析。目前在國(guó)內(nèi)的煙草行業(yè),人們普遍采用偏最小二乘法進(jìn)行煙草的定量分析,在應(yīng)用中也取得了很多不錯(cuò)的進(jìn)展和成績(jī)。但隨著應(yīng)用的進(jìn)一步深入,人們發(fā)現(xiàn)PLS并不適應(yīng)于分析煙草中所有的化學(xué)成分,而且PLS定量模型的穩(wěn)定性會(huì)隨諸多外部因素的影響產(chǎn)生較大的波動(dòng)。作為一種非線性的建模方法,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的普適性,是否可以彌補(bǔ)PLS在上述建模過(guò)程中出現(xiàn)的不足,這將是本文研究的重點(diǎn)

3、。
　　針對(duì)上述問(wèn)題,本文從煙草實(shí)際應(yīng)用的角度出發(fā),針對(duì)衡量煙草質(zhì)量常用的指標(biāo)以及外部因素的影響,研究了偏最小二乘法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在煙草定量模型性能的差異,以便可以對(duì)日后煙草定量模型的建立提供參考,從而可以使建立的模型具有更高準(zhǔn)確性和穩(wěn)健性。
　　首先,介紹了偏最小二乘法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種算法的基本理論。主因子數(shù)的選擇直接關(guān)系到PLS定量模型實(shí)際預(yù)測(cè)能力,文中著重研究了因子數(shù)對(duì) PLS定量模型性能穩(wěn)定性的影響,改進(jìn)了現(xiàn)有

4、的方法,并與目前常用的兩種方法在模型性能及預(yù)測(cè)穩(wěn)定性方面進(jìn)行了對(duì)比分析。結(jié)果表明,改進(jìn)的方法在降低模型復(fù)雜性的同時(shí),模型的準(zhǔn)確性也得到了相應(yīng)的提高。然后介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用最為廣泛的 BP算法,后文也將以 BP算法為例,對(duì)比分析人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與 PLS的煙草定量模型性能的差異。
　　接著,從煙草化學(xué)成分的角度,對(duì)比分析了 PLS與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煙草定量模型在預(yù)測(cè)性能上的差異。本文從衡量煙葉數(shù)據(jù)的不同指標(biāo)出發(fā),根據(jù)不同的指標(biāo)數(shù)據(jù)具有自

5、身獨(dú)特的數(shù)據(jù)特征,以指標(biāo)本身性質(zhì)差別比較大的總糖與鉀、煙堿與氯為例,采用相同的訓(xùn)練集和測(cè)試集,分別用 PLS與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種方法研究以上四種指標(biāo)模型的準(zhǔn)確性及適用性。結(jié)果表明,針對(duì)煙草不同指標(biāo)的模型, PLS與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有不同的適用性。
　　最后,從光譜重現(xiàn)性的角度,對(duì)比分析了 PLS與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煙草定量模型在預(yù)測(cè)性能上的差異。首先,介紹了近紅外光譜儀準(zhǔn)確性、機(jī)器噪聲和光譜分辨率的基本概念以及對(duì)光譜影響的表現(xiàn)形式,在此基礎(chǔ)上以