[发明专利]一种卷烟品质特征可视化方法

权利要求书

1.一种卷烟品质特征可视化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤（1），由不少于13人组成的评价小组对N个卷烟样品的P个品质特征进行评价；其中，1＜P≤12；

步骤（2），将N个卷烟样品的P个品质特征的卷烟感官评价数据读入Matlab软件，根据卷烟品质特征与脸部特征映射表的特征先后顺序对Matlab软件中的特征顺序进行调整，并进行数据归一化预处理；

步骤（3），对预处理后的数据调用Matlab函数glyphplot绘制卷烟样品脸谱图，glyphplot的输入参数‘standardize’取值‘off’；

步骤（4），利用多维标度法，作N个卷烟样品的多维标度法二维投影脸谱图；之后根据脸谱图的距离远近关系和脸谱外观，结合聚类分析对样品分类；

步骤（5），比较观察各类的脸谱图，分析各类脸谱的显著特征，并根据卷烟品质特征与脸部特征映射表，对各类样品的品质特征进行直观判断。

2.根据权利要求1所述的卷烟品质特征可视化方法，其特征在于，评价小组对N个卷烟样品的P个品质特征进行评价时，按YC/T 497-2014 《卷烟中式卷烟风格感官评价方法》进行评价。

3.根据权利要求1所述的卷烟品质特征可视化方法，其特征在于，P=12，12个品质特征分别为香气、喉部干燥、喉部刺激、丰富性、口腔残留/干燥感、细腻/柔和/圆润、口腔刺激/舌部灼烧、烟气浓度、收敛、杂气、鼻腔刺激和劲头。

4.根据权利要求1所述的卷烟品质特征可视化方法，其特征在于，卷烟品质特征与脸部特征映射表如表1；

表1 卷烟品质特征与脸部特征映射表

。

5.根据权利要求1所述的卷烟品质特征可视化方法，其特征在于，多维标度法二维投影脸谱图绘制流程：（1）对预处理后的数据，采用matlab的pdist函数构建其相异度矩阵；（2）调用matlab的mdscale函数对相异度矩阵进行多维尺度变换；（3）调用glyphplot函数，’Centers’参数设定为多维尺度变换后的数据，即可制作二维投影脸谱图。

6.根据权利要求1所述的卷烟品质特征可视化方法，其特征在于，所述的聚类分析采用K-means算法。