基于BP神經網絡的烤煙外觀質量預測模型

李 崢，王建峰，程小強，段史江，史文強，胡蓉花，肖榮貴，申洪濤,3*

(1.河南農業大學煙草學院，河南 鄭州 450002；2.江西省煙草公司吉安市公司，江西 吉安 343009；3. 河南中煙工業有限責任公司，河南 鄭州 450016)

【研究意義】煙葉的外觀質量表征了煙葉外在的特征特性，具有良好外觀質量的煙葉是卷煙工業的原料基礎。煙葉外觀質量的形成與其內在化學成分含量之間密切相關[1-2]，目前有關此方面研究多集中在外觀質量評價指標和化學成分之間的數理統計方法探究，諸如簡單相關分析[3-4]、通徑分析[5]、逐步回歸分析[6]、關聯度分析[7]等方法。上述研究雖然可以實現外觀質量的定性分析，但無法直接給出明確的外觀質量評價預測結果，仍舊無法擺脫煙葉外觀質量人為評定存在的主觀性和隨意性[8]，因此如何探究出煙葉化學成分與外觀質量之間存在的復雜關系具有重要研究意義。【前人研究進展】隨著人工神經網絡的發展，BP(Error Back Propagation Training)神經網絡在解決簡單感知器無法處理的異或(Exclusive OR，XOR)和一些其他問題方面發揮了重要作用，具備任意復雜的模式分類能力和優秀的多維函數映射能力[9]，無疑為這種復雜關系的探究模式提供了新的解決思路。目前在工業、經濟、醫療、農業等領域得到了廣泛的應用[10-15]。有關BP神經網絡在煙葉質量評價方面的研究也取得了一定的研究進展，例如：彭黔榮等[16]利用3層BP神經網絡實現了煙葉品質的識別；陳清等[17]基于煙草中性致香物質含量，采用遺傳BP神經網絡構建了煙草香味特征的識別模型；……