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

1、隨著產(chǎn)品市場競爭的日益激烈,卷煙企業(yè)在生產(chǎn)自動化方面的要求也日益提高,產(chǎn)品質量已經(jīng)成為了煙草企業(yè)生存與發(fā)展的根本之道。企業(yè)要在激烈的市場競爭中尋求發(fā)展,不僅需要不斷增強自主研發(fā)創(chuàng)新能力、提高服務質量,還需要努力保證主打品牌的質量,使產(chǎn)品的質量可以說得清,從而保持用戶對品牌的忠誠度。所以,提高煙草化學成分定量模型的預測性能,對提高卷煙產(chǎn)品的質量至關重要。
　　近紅外光譜分析技術作為一種綠色分析技術,近年來在煙草行業(yè)得到了迅速發(fā)展和廣

2、泛應用。作為一種間接分析技術,近紅外光譜分析技術主要借助化學計量學進行分析。目前在國內的煙草行業(yè),人們普遍采用偏最小二乘法進行煙草的定量分析,在應用中也取得了很多不錯的進展和成績。但隨著應用的進一步深入,人們發(fā)現(xiàn)PLS并不適應于分析煙草中所有的化學成分,而且PLS定量模型的穩(wěn)定性會隨諸多外部因素的影響產(chǎn)生較大的波動。作為一種非線性的建模方法,人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有較好的普適性,是否可以彌補PLS在上述建模過程中出現(xiàn)的不足,這將是本文研究的重點

3、。
　　針對上述問題,本文從煙草實際應用的角度出發(fā),針對衡量煙草質量常用的指標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)絡方法在煙草定量模型性能的差異,以便可以對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)絡兩種算法的基本理論。主因子數(shù)的選擇直接關系到PLS定量模型實際預測能力,文中著重研究了因子數(shù)對 PLS定量模型性能穩(wěn)定性的影響,改進了現(xiàn)有

4、的方法,并與目前常用的兩種方法在模型性能及預測穩(wěn)定性方面進行了對比分析。結果表明,改進的方法在降低模型復雜性的同時,模型的準確性也得到了相應的提高。然后介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡中應用最為廣泛的 BP算法,后文也將以 BP算法為例,對比分析人工神經(jīng)網(wǎng)絡與 PLS的煙草定量模型性能的差異。
　　接著,從煙草化學成分的角度,對比分析了 PLS與神經(jīng)網(wǎng)絡的煙草定量模型在預測性能上的差異。本文從衡量煙葉數(shù)據(jù)的不同指標出發(fā),根據(jù)不同的指標數(shù)據(jù)具有自

5、身獨特的數(shù)據(jù)特征,以指標本身性質差別比較大的總糖與鉀、煙堿與氯為例,采用相同的訓練集和測試集,分別用 PLS與人工神經(jīng)網(wǎng)絡兩種方法研究以上四種指標模型的準確性及適用性。結果表明,針對煙草不同指標的模型, PLS與人工神經(jīng)網(wǎng)絡有不同的適用性。
　　最后,從光譜重現(xiàn)性的角度,對比分析了 PLS與神經(jīng)網(wǎng)絡的煙草定量模型在預測性能上的差異。首先,介紹了近紅外光譜儀準確性、機器噪聲和光譜分辨率的基本概念以及對光譜影響的表現(xiàn)形式,在此基礎上以