[发明专利]一种基于多元统计的打叶复烤加工质量综合评价方法在审

专利信息
申请号: 201910984028.6 申请日: 2019-10-16
公开(公告)号: CN110796350A 公开(公告)日: 2020-02-14
发明(设计)人: 杨洋;许洪庆;欧明毅;彭黔荣;吴有祥;张亚恒;刘素参;马坤;吕大树;张力元;潘俊闽;龚霜;王东飞;胡世龙 申请(专利权)人: 贵州中烟工业有限责任公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/04;G01N33/00
代理公司: 52114 贵阳睿腾知识产权代理有限公司 代理人: 周黎亚
地址: 550000 贵*** 国省代码: 贵州;52
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摘要:
搜索关键词: 打叶 主因子 评价指标 加工 聚类分析 因子分析 多元统计 理论支撑 系统聚类 有效判定 载荷矩阵 综合评价 均值化 降维 检验 分析 直观
【权利要求书】:

1.一种基于多元统计的打叶复烤加工质量综合评价方法,其特征在于,包括以下步骤:

(1)确定评价指标:根据各质量指标对打叶复烤加工质量的影响,以叶片结构指标、质量指标、经济指标、安全性指标作为评价指标;

(2)因子分析:对不同批次打叶复烤的评价指标数据进行KMO和Bartlett检验,检验通过则适合做因子分析;然后将评价指标数据进行降维,提取出特征根λ>1的主因子;对各主因子的载荷矩阵进行分析,根据因子旋转载荷量分析各因子的主要信息,确定各主因子得分模型;用各主因子得分模型计算不同批次打叶复烤的各主因子得分;

(3)聚类分析:以不同批次打叶复烤的各主因子得分进行聚类分析,根据系统聚类情况,分析每一类打叶复烤加工质量的变化情况。

2.如权利要求1所述的基于多元统计的打叶复烤加工质量综合评价方法,其特征在于,所述叶片结构指标包括大片率、中片率、大中片率、小片率、碎片率、碎末率。

3.如权利要求1所述的基于多元统计的打叶复烤加工质量综合评价方法,其特征在于,所述质量指标包括:叶中含梗率、梗中含叶率。

4.如权利要求1所述的基于多元统计的打叶复烤加工质量综合评价方法,其特征在于,所述经济指标包括出片率、原烟含梗率。

5.如权利要求1所述的基于多元统计的打叶复烤加工质量综合评价方法,其特征在于,所述安全性指标包括原烟含水率、成品含水率。

6.如权利要求1所述的基于多元统计的打叶复烤加工质量综合评价方法,所述步骤(2),因子旋转载荷量比较大的指标作为主因子的主要信息量,同时根据其载荷的正负确定各指标对主因子是正负贡献效率。

7.如权利要求1所述的基于多元统计的打叶复烤加工质量综合评价方法,其特征在于,所述聚类分析:根据系统聚类对不同批次打叶复烤进行分类,计算每一类打叶复烤的每个主因子得分均值,以均值作该类打叶复烤质量的主因子得分;并计算每一类打叶复烤质量的因子总得分。

8.如权利要求7所述的基于多元统计的打叶复烤加工质量综合评价方法,其特征在于,所述每一类打叶复烤的因子总等分等于该类打叶复烤各主因子得分乘以各主因子特征根λ之和。

9.一种如权利要求1-8任一项所述的基于多元统计的打叶复烤加工质量综合评价方法在批次间打叶复烤质量评价的应用,包括以下步骤:

a、按年份分别对各打叶复烤企业近3年或以上的评价指标数据进行统计分析,取平均值作为该年度的评价值;

b、对各打叶复烤企业近3年或以上的评价指标数据进行KMO和Bartlett检验,检验通过则适合做因子分析;然后对各打叶复烤企业近3年或以上的评价指标数据进行降维,取特征根>1的因子作为主因子;对各主因子的载荷矩阵进行分析,根据因子旋转载荷量分析各因子的主要信息,确定各主因子的得分模型,求出各打叶复烤企业的主因子得分,以各企业的各主因子得分作为下一步聚类分析的数据;

c、将各打叶复烤企业的各主因子得分进行聚类分析,对各打叶复烤企业进行分类,求出每一类别的各主因子得分均值,以此再结合特征根求出各类别的因子总得分,分析每一类企业打叶复烤的加工特点及其质量。

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