因?yàn)闊煵莓a(chǎn)品的消費(fèi)面廣、量大、稅高,在我國經(jīng)濟(jì)中占有重要地位,所以如何有效的給煙葉品質(zhì)評(píng)級(jí),提高煙葉的質(zhì)量來創(chuàng)收是煙草工業(yè)面臨的重要問題。煙葉數(shù)據(jù)具有維度高、計(jì)算復(fù)雜度大等特點(diǎn)。對煙葉數(shù)據(jù)的處理主要面臨的問題有:一是怎么有效的對海量、高維的煙葉數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取;二是如何利用特征提取的數(shù)據(jù)來提高煙葉原料品質(zhì)評(píng)級(jí)的準(zhǔn)確率。針對以上問題,本文的工作內(nèi)容如下:1)針對高維煙葉數(shù)據(jù),簡單介紹了煙草領(lǐng)域的研究背景,以及降維方法和聚類分析的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。同時(shí)對常用的線性降維方法、非線性降維方法和聚類分析算法結(jié)合如何處理高維煙葉原料數(shù)據(jù)這一實(shí)際問題,進(jìn)行了討論和分析。2)煙葉原料指標(biāo)信息維數(shù)過高,計(jì)算量大,非常不不利于聚類。本文針對LLE算法的數(shù)據(jù)分類性能不好,通過加入平移和縮放變換,提出一種局部線性判別嵌入(LLDE)模型,來對煙葉原料指標(biāo)信息進(jìn)行降維。來減少煙葉高維數(shù)據(jù)降維時(shí)的計(jì)算量,同時(shí)提高煙葉數(shù)據(jù)降維后數(shù)據(jù)的可分性能。針對煙葉數(shù)據(jù)建立模型,通過實(shí)驗(yàn)確定了LLDE算法的關(guān)鍵參數(shù)k和?的取值,當(dāng)k取10和?取10的時(shí)候?qū)熑~數(shù)據(jù)的特征提取效果最好,并且與主成分分析進(jìn)行對比發(fā)現(xiàn)降維后的數(shù)據(jù)可分性能大大提高。3)在訓(xùn)練樣本較少的情況下,運(yùn)用K-近鄰(KNN)、支持向量機(jī)(SVM)等方法,對煙葉進(jìn)行品質(zhì)分類時(shí)會(huì)導(dǎo)致分類準(zhǔn)確率低而導(dǎo)致難以實(shí)現(xiàn)煙葉品質(zhì)的正確分類。為解決這一問題,使用一種混合K調(diào)和聚類方法結(jié)合LLDE算法,構(gòu)建LLDE-K模型來進(jìn)行煙葉品質(zhì)評(píng)級(jí)的分類。使用實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)中的煙葉數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行測試,與PCA+KNN和ISOMAP+KNN來作比較,LLDE-K模型在識(shí)別過程中最高達(dá)到了95.2%正確率,而PCA+KNN的最高識(shí)別率是94.9%,ISOMAP+KNN的最高識(shí)率是94.8%。LLDE-K方法對煙葉各品質(zhì)的平均識(shí)別率有94.96%,而PCA+KNN的是94.30%,ISOMAP+KNN的是94.34%,并且LLDE-K的算法耗時(shí)均小于另外兩種方法。驗(yàn)證了LLDE-K方法的可行性,這也為煙葉原料高維指標(biāo)信息的品質(zhì)分類的研究和分析提供了一種新途徑。
【學(xué)位單位】：湖南師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP311.13;TS42
【部分圖文】：

引入了模式識(shí)別和人工智能領(lǐng)域。它屬于線性降維方法，是一種經(jīng)典的模式識(shí)別算法。LDA 是有監(jiān)督學(xué)習(xí)的降維技術(shù)，這意味著其數(shù)據(jù)集的每個(gè)樣本都具有類別輸出，而 PCA 是無監(jiān)督降維技術(shù)，其不考慮樣本類別的輸出。LDA 的概念可以簡單地概括為一句話，即“類中的方差在投影后最小，類之間的方差最大”�？偠灾�，就是為了在低維空間中投影數(shù)據(jù)，期望投影之后的同類別數(shù)據(jù)的投影點(diǎn)更近，而不同類別數(shù)據(jù)的投影點(diǎn)盡可能遠(yuǎn)。如圖 2-2 所示，有兩類特征是二維的數(shù)據(jù)分別為紅色和藍(lán)色，我們希望將這些數(shù)據(jù)映射到一維的一條直線上，讓紅色數(shù)據(jù)和藍(lán)色數(shù)據(jù)間的距離盡可能的大。圖 2-2 中提供了兩種投影方式，從直觀上可以看出，圖（a）在邊界處數(shù)據(jù)重疊嚴(yán)重，而圖（b）的紅色數(shù)據(jù)和藍(lán)色數(shù)據(jù)各個(gè)類別較為集中，且類別之間的距離較大，邊界處數(shù)據(jù)重疊少。圖（b）的投影效果要比圖（a）的好。

1 2, , , )i i i inX（ X X Xn 維的樣本點(diǎn)，其中類別為1c 的樣本1n 個(gè)，而類別為2c 的樣本2n個(gè)。類別 i 的均值im 及類別 i 投影后的均值im 定義如下：1iix Classim xn (2.1)1 1 1i i iT T Ti iy Y x Class x Classi i im y W x W x W mn n n (2.2)理論上來說，如果在投影后每個(gè)類別數(shù)據(jù)的中心點(diǎn)距離最遠(yuǎn)，那么這個(gè)投影就是最佳投影。由此，推導(dǎo)出優(yōu)化函數(shù)：` T( ) 1 2 1 2-m = )wJ m W （m m(2.3)優(yōu)化目標(biāo)就是讓`( w)J 取最大值。

如圖 2-3 所示; 如果投影到2X軸，則類別中心點(diǎn)距離很小，但相比投影到 軸上類別的可分能力更好，如圖2-4 所示。所以在讓 取最大值的同時(shí)還要考慮方差，當(dāng)方差越大時(shí)，類別的可分能力較差，當(dāng)方差越小時(shí)，越能達(dá)到優(yōu)化目標(biāo)。2.2.3 獨(dú)立成分分析（ICA）

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 ;先行先試,扎實(shí)推動(dòng) 龍巖煙葉原料保障上水平[J];中國煙草科學(xué);2011年03期

2 楊忠文,廖天敏;卷煙廠煙葉原料配方自動(dòng)化立體倉庫設(shè)計(jì)[J];物流技術(shù);2000年01期

3 張長華;趙紅楓;胡偉;王勁;駱禮麗;葉浩;張興林;陳思強(qiáng);;煙葉原料中主要非煙物質(zhì)的成因分析[J];中國煙草科學(xué);2013年01期

4 袁而文;嚴(yán)新龍;葛炯;趙東輝;蘇雷;;再造煙葉原料常規(guī)化學(xué)組分的近紅外定量分析研究[J];江西農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào);2015年03期

5 吳家昶;周清明;鄧云龍;滕永忠;;卷煙工業(yè)企業(yè)構(gòu)建優(yōu)質(zhì)煙葉原料保障體系的方法[J];中國農(nóng)村小康科技;2010年09期

6 郭漢華;;努力緩解煙葉原料瓶頸 支撐品牌持續(xù)做強(qiáng)做大[J];湖南煙草;2008年06期

7 孫志濤;周雅寧;魏明杰;李春光;孫覓;王兵;喬學(xué)義;;葉絲加料工藝對三類卷煙煙葉原料使用的影響[J];中國農(nóng)學(xué)通報(bào);2019年02期

8 周冀衡;張建平;;構(gòu)建中式卷煙優(yōu)質(zhì)特色煙葉原料保障體系是新形勢下中國煙草的戰(zhàn)略選擇[J];中國煙草學(xué)報(bào);2008年01期

9 李雪震;;成熟度對煙葉原料質(zhì)量的影響[J];中國煙草;1983年02期

10 吳廣海;郜海民;劉永新;;煙葉原料倉儲(chǔ)精益保供體系的構(gòu)建[J];企業(yè)改革與管理;2018年05期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 張建平;;上煙煙葉原料保障體系建設(shè)的實(shí)踐、探索與思考[A];上海市煙草專賣局2007年度獲獎(jiǎng)?wù)撐募ń?jīng)濟(jì)管理類）[C];2007年

2 崔雁寧;;對煙葉原料潛在危機(jī)的思考[A];湖北省煙草學(xué)會(huì)2007年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2007年

3 姚衡洲;湯燁;;淺析煙葉原料的養(yǎng)護(hù)提質(zhì)[A];上海煙草系統(tǒng)2002年度學(xué)術(shù)論文選編[C];2002年

4 談志良;;組織上海煙葉原料的思考[A];上海煙草系統(tǒng)1999年度學(xué)術(shù)論文選編[C];1999年

5 李小蘭;孫建生;梁偉;;構(gòu)建卷煙工業(yè)煙葉原料質(zhì)量保障體系的思考[A];廣西煙草學(xué)會(huì)2008年度學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2009年

6 ;運(yùn)用精細(xì)化管理思想 優(yōu)化煙葉原料收發(fā)流程[A];上海市煙草學(xué)會(huì)2014年度優(yōu)秀學(xué)術(shù)論文集（經(jīng)濟(jì)管理類）[C];2015年

7 毛友安;劉巍;黃建國;盧紅兵;鐘科軍;梁進(jìn)平;;用電子鼻技術(shù)評(píng)價(jià)煙葉揮發(fā)性組分的研究[A];中國化學(xué)會(huì)第二十五屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文摘要集（下冊）[C];2006年

8 姚衡洲;湯燁;;淺析煙葉原料的養(yǎng)護(hù)提質(zhì)[A];全面建設(shè)小康社會(huì)：中國科技工作者的歷史責(zé)任——中國科協(xié)2003年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（上）[C];2003年

9 盧秀萍;;中國煙草品種現(xiàn)狀及育種對策[A];云南省作物學(xué)會(huì)2004—2006年優(yōu)秀論文選集[C];2006年

10 吳先偉;;淺析影響煙農(nóng)隊(duì)伍穩(wěn)定的原因及其對策[A];廣西煙草學(xué)會(huì)2007年度學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2008年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前10條

1 ;煙葉原料倉儲(chǔ)精益管理模式的構(gòu)建[N];東方煙草報(bào);2017年

2 廣東中煙副總經(jīng)理 區(qū)廣安;供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革下的煙葉原料保障體系建設(shè)與出路[N];東方煙草報(bào);2017年

3 陳晨;“中南�！睙熑~原料基地科技工作會(huì)在京召開[N];經(jīng)理日報(bào);2008年

4 云南煙草農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院 童文杰;貫徹落實(shí)五大發(fā)展理念 推進(jìn)煙葉原料供給側(cè)改革[N];東方煙草報(bào);2016年

5 張虹 蘇建東;在共贏中推進(jìn)優(yōu)質(zhì)煙葉原料基地建設(shè)[N];經(jīng)理日報(bào);2007年

6 熊發(fā)興;南澗縣煙葉原料差異化項(xiàng)目獲好評(píng)[N];中華合作時(shí)報(bào);2008年

7 張昭富;打造全國特色優(yōu)質(zhì)煙葉原料基地[N];中華合作時(shí)報(bào);2008年

8 本報(bào)記者 岳伍東;技術(shù)，何以求精？[N];東方煙草報(bào);2018年

9 本報(bào)記者 張猛 通訊員 張宇 鄭朋舉;金葉糧倉 精益打造[N];東方煙草報(bào);2018年

10 本報(bào)記者 昌通 通訊員 計(jì)磊 李心怡;攜手建“糧倉”[N];東方煙草報(bào);2018年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 趙長友;煙葉原料配方立體倉庫優(yōu)化運(yùn)行與仿真研究[D];山東大學(xué);2008年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 龍澤洋;煙葉原料高維指標(biāo)信息聚類算法[D];湖南師范大學(xué);2019年

2 王姝;M公司煙葉原料供應(yīng)流程改進(jìn)研究[D];南京理工大學(xué);2018年

3 張偉峰;上海煙草（集團(tuán)）公司煙葉原料質(zhì)量體系的建立和完善[D];浙江大學(xué);2006年

4 唐強(qiáng);煙葉原料近紅外光譜網(wǎng)絡(luò)共享平臺(tái)構(gòu)建[D];湖南師范大學(xué);2015年

5 馮祥國;嬌子品牌主要煙葉原料質(zhì)量評(píng)價(jià)研究[D];中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院;2010年

6 田佩;煙葉原料近紅外光譜文件批量傳輸系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];湖南師范大學(xué);2017年

7 皮本陽;臨澧煙區(qū)填充性煙葉原料的品種篩選及配套栽培技術(shù)研究[D];湖南農(nóng)業(yè)大學(xué);2013年

8 何凱琳;運(yùn)用深度學(xué)習(xí)提取煙葉原料近紅外光譜特征算法的研究[D];湖南師范大學(xué);2017年

9 馬慧婷;“長白山”卷煙品牌導(dǎo)向型煙葉原料指標(biāo)體系的構(gòu)建[D];河南農(nóng)業(yè)大學(xué);2015年

10 汪輝;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)字化卷煙配方優(yōu)化中的應(yīng)用研究[D];昆明理工大學(xué);2010年

本文編號(hào)：2827826