我國(guó)卷煙工業(yè)從起步至今已經(jīng)有100多年的歷史,從當(dāng)初卷煙市場(chǎng)70%的產(chǎn)品是由國(guó)外進(jìn)口或者外國(guó)資本在華生產(chǎn),到實(shí)現(xiàn)中國(guó)煙草“走出去”戰(zhàn)略,我國(guó)煙草行業(yè)得到了快速的發(fā)展。煙草行業(yè)已經(jīng)成為我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)體系中的一個(gè)重要組成部分。煙草行業(yè)的蓬勃發(fā)展也讓卷煙企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)變得日益激烈,提高消費(fèi)者滿意度成為了煙草企業(yè)的重點(diǎn)研究工作之一。而卷煙質(zhì)量的好壞是衡量消費(fèi)者滿意度的關(guān)鍵度量因素,因此對(duì)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)和發(fā)展而言進(jìn)一步提升產(chǎn)品質(zhì)量也變得越來(lái)越重要,某種意義上來(lái)說(shuō),產(chǎn)品質(zhì)量決定了企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。隨著煙草企業(yè)信息化進(jìn)程的不斷推進(jìn),煙草企業(yè)中積累的質(zhì)量管理和生產(chǎn)數(shù)據(jù)迅速增加,企業(yè)希望能夠?qū)@些數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的挖掘,為企業(yè)的管理和決策提供幫助。面對(duì)海量、信息密度低的數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法已經(jīng)不能很好的解決問(wèn)題,企業(yè)迫切需要一種新的方法來(lái)完成這項(xiàng)任務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘是一種從海量數(shù)據(jù)中提取隱含、潛在的有價(jià)值的信息的技術(shù)。運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題的診斷以及優(yōu)化,為提高企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量、增加企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力提供了一種有效的手段。而煙草企業(yè)作為傳統(tǒng)生產(chǎn)企業(yè),數(shù)據(jù)挖掘在其質(zhì)量管理及優(yōu)化方面的研究卻較少。隨著人們健康意識(shí)的不斷提升... 

【文章來(lái)源】：云南財(cái)經(jīng)大學(xué)云南省

【文章頁(yè)數(shù)】：56 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

研究技術(shù)路線圖

第二章數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述18圖2.1交叉操作在浮點(diǎn)數(shù)編碼的基因交換過(guò)程中，如果個(gè)體由多個(gè)浮點(diǎn)數(shù)構(gòu)成，那么同樣可以采取二進(jìn)制編碼交叉的方法，將選取基因的多對(duì)浮點(diǎn)數(shù)進(jìn)行位置交換，形成新的個(gè)體。如果個(gè)體由單個(gè)浮點(diǎn)數(shù)構(gòu)成，可以使用中間重組的方法，即在兩個(gè)父代個(gè)體之間隨機(jī)產(chǎn)生取值范圍內(nèi)的值作為子代個(gè)體。比如5.5和6進(jìn)行交叉，產(chǎn)生5.7和5.6兩個(gè)新個(gè)體。5、基因變異：基因變異發(fā)生在交叉生成新的染色體之后，在新的染色體上隨機(jī)選擇若干個(gè)基因，然后隨機(jī)修改其中某個(gè)基因的值，從而給現(xiàn)有的染色體引入新基因，可讓搜索跳出局部區(qū)域�；蛲蛔兊木唧w操作如下：首先設(shè)定一個(gè)突變概率，突變概率不能設(shè)置的過(guò)高，如果突變概率過(guò)高會(huì)使遺傳算法變?yōu)殡S機(jī)搜索，在算法初期可能會(huì)較快收斂到一個(gè)區(qū)域內(nèi)，但是很難精準(zhǔn)收斂到一個(gè)點(diǎn)上，因此在變異概率設(shè)定時(shí)通常較低，在0.01到0.1之間，既加快了遺傳算法的收斂速度，而又保證了算法后期能夠進(jìn)行全局搜索，避免產(chǎn)生局部最優(yōu)。接著，在0到1之間隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)數(shù)，如果該數(shù)小于變異概率，則進(jìn)行變異操作，反之對(duì)個(gè)體不進(jìn)行任何操作。為了更好的運(yùn)用基因突變的機(jī)制，通常會(huì)采取動(dòng)態(tài)改變概率的方法，為算法提高運(yùn)行效率。遺傳算法通過(guò)重復(fù)上述步驟，使結(jié)果逐步趨于最優(yōu)解附近。根據(jù)不同的問(wèn)題，在算法的終止條件上也有所不同。通常采用以下三種條件：第一種：種群中個(gè)體的最大適應(yīng)度值超過(guò)了預(yù)期值，即最優(yōu)的個(gè)體已經(jīng)達(dá)到了目標(biāo)函數(shù)的需求。第二種：種群中個(gè)體的平均適應(yīng)度值超過(guò)了預(yù)期值，即所有個(gè)體的平均水平已經(jīng)達(dá)到了目標(biāo)函數(shù)的需求。第三種：迭代次數(shù)達(dá)到了設(shè)定值，即無(wú)論目標(biāo)函數(shù)是否達(dá)到最優(yōu)，立即終止運(yùn)算，得出此時(shí)的最優(yōu)解。

遺傳算法流程圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]環(huán)境溫濕度與濾棒質(zhì)量穩(wěn)定性的關(guān)系[J]. 夏鶯鶯,王保風(fēng),李衛(wèi)紅,柴張棋,王晉蓮,李俊文.  現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息. 2008(12)
[2]不同濾嘴對(duì)卷煙煙氣中常規(guī)化學(xué)成分截濾性能的研究[J]. 王瑞華.  煙草科技. 1999(02)

碩士論文
[1]煙濾棒成型設(shè)備開(kāi)松機(jī)構(gòu)的工藝參數(shù)優(yōu)化[D]. 陳蕭.南京理工大學(xué) 2010
[2]卷煙吸阻穩(wěn)定性的研究[D]. 倪建彬.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2008
[3]數(shù)據(jù)挖掘在煙草行業(yè)質(zhì)量管理中的應(yīng)用[D]. 陶永峰.武漢理工大學(xué) 2007
[4]加入WTO后中國(guó)煙草業(yè)發(fā)展對(duì)策研究[D]. 郭衠.吉林大學(xué) 2005



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