[发明专利]烟叶属性的处理方法、系统及电子设备

权利要求书

1.一种烟叶属性的处理方法，其特征在于，所述烟叶属性的处理方法包括以下步骤：

获取第一烟叶样本的光谱值和烟叶属性；其中，第一烟叶样本的光谱值通过将第一烟叶样本中包含的多片烟叶以预定排放方式排列后，采用光谱采集设备来采集；

根据第一烟叶样本的烟叶属性和光谱值，建立烟叶属性预测模型，并通过所建立的烟叶属性预测模型，来预测烟叶产品的烟叶属性。

2.根据权利要求1所述的烟叶属性的处理方法，其特征在于：所述烟叶属性的处理方法还包括验证所建立的烟叶属性预测模型；

验证所建立的烟叶属性预测模型的步骤包括：

通过第二烟叶样本的烟叶属性和光谱值来验证所述烟叶属性预测模型；其中，验证指标包括平均绝对误差和相关系数。

3.根据权利要求1所述的烟叶属性的处理方法，其特征在于：所述烟叶属性包括烟叶的化学成分、烟叶的产地、烟叶的品质、和/或烟叶的部位。

4.根据权利要求3所述的烟叶属性的处理方法，其特征在于：

第一烟叶样本的化学成分是通过与每一化学成分相对应的预定化学成分检测方法来检测获取。

5.根据权利要求3所述的烟叶属性的处理方法，其特征在于：

所述化学成分包括烟碱、总糖、还原糖、氮、总氮、或钾；

所述预定排列方式为：

按照烟叶形状重叠排放；

在采集光谱值时，分别采集置于顶部的烟叶的叶尖部、叶腰部、叶基部的光谱值，及将置于底部的烟叶的叶尖部、叶腰部、叶基部的光谱值；置于底部的烟叶的叶尖部、叶腰部、叶基部的光谱值是通过将置于底部的烟叶重新摆放于第一烟叶样本的顶部，采用光谱采集设备来采集；

将置于顶部的烟叶的叶尖部的光谱值和置于底部的烟叶的叶尖部的光谱值平均，得到叶尖部的平均光谱值；置于顶部的烟叶的叶腰部的光谱值和置于底部的烟叶的叶腰部的光谱值平均，得到叶腰部的平均光谱值，置于顶部的烟叶的叶基部的光谱值和置于底部的烟叶的叶基部的光谱值平均，得到叶基部的平均光谱值；

将叶尖部的平均光谱值，叶腰部的平均光谱值，叶基部的平均光谱值平均，得到第一烟叶样本的光谱值。

6.根据权利要求5所述的烟叶属性的处理方法，其特征在于：所述烟叶属性预测模型包括烟叶属性定量预测模型和烟叶属性定性预测模型；

其中，通过所述烟叶属性定量预测模型预测烟叶的化学成分；

通过烟叶属性定性预测模型预测烟叶的化学成分等级、烟叶的品质、和/或烟叶的部位。

7.根据权利要求5所述的烟叶属性的处理方法，其特征在于：

所述烟叶属性定量预测模型的建立方法包括建立线性回归模型方法和建立非线性回归模型方法；其中，线性回归模型方法包括多元线性回归、主成分回归或偏最小二乘回归；非线性回归模型方法包括人工神经网络方法或支持向量机方法；

所述烟叶属性定性预测模型的建立方法包括最小距离判别法、Bayes线性判别法、Fisher线性判别法、线性学习机方法、K最邻近法，势函数判别方法、SIMCA方法、人工神经网络方法或支持向量机方法。

8.一种烟叶属性的处理系统，其特征在于，所述烟叶属性的处理系统包括：

获取模块，获取第一烟叶样本的光谱值和烟叶属性；其中，第一烟叶样本的光谱值通过将第一烟叶样本中包含的多片烟叶以预定排放方式排列后，采用光谱采集设备来采集；

预测模块，用于根据第一烟叶样本的烟叶属性和光谱值，建立烟叶属性预测模型，并通过所建立的烟叶属性预测模型，来预测烟叶产品的烟叶属性。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括如权利要求8所述的烟叶属性的处理系统。

10.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至7所述烟叶属性的处理方法的步骤。