基于主成分分析和聚類分析的煙葉打葉復(fù)烤過程質(zhì)量特性區(qū)域歸類

萬明宇 劉威

摘 要：為了優(yōu)化煙葉打葉復(fù)烤的參數(shù)優(yōu)化，探討不同產(chǎn)區(qū)煙葉打葉復(fù)烤加工過程質(zhì)量的差異，選取福建、河南、湖南、吉林、江西、遼寧、山東和四川8個(gè)批次煙葉，分析了一潤(rùn)水分、一潤(rùn)溫度、二潤(rùn)水分、二潤(rùn)溫度等12項(xiàng)過程質(zhì)量指標(biāo)，并采用主成分分析法提取了2個(gè)主成分，基于綜合得分進(jìn)行聚類。結(jié)果表明：（1）最終提取的2個(gè)主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到91.84%。（2）以平方歐氏距離10作為分類標(biāo)準(zhǔn)，可以將所有產(chǎn)地分為3類，第1類為河南、山東、遼寧，第2類為湖南、江西、吉林，第3類為福建和四川。

關(guān)鍵詞：打葉復(fù)烤;過程質(zhì)量;主成分分析;聚類分析;歸類

中圖分類號(hào) S572文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A文章編號(hào) 1007-7731（2020）22-0125-04

Abstract：In order to optimize the parameters of threshing and redrying effectively，the quality differences of the process of threshing and redrying in different production areas were discussed，and the processed quality indexes were classified.Eight batches of tobacco leaves from Fujian，Henan，Hunan，Jilin，Jiangxi，Liaoning，Shandong and Sichuan were selected to analyze 12 process quality indexes such as 1st Moistening leaves moisture，1st Moistening leaves temperature，2nd Moistening leaves moisture，2nd Moistening leaves temperature，and two principal components were extracted by principal component analysis，and clustering was carried out based on the comprehensive score.The results showed that：（1） the cumulative contribution rate of the two principal components was 91.84%.（2） If the Euclidean distance of 10 square is used as the classification standard，all producing areas can be divided into three categories，the first category is Henan，Shandong，Liaoning，the second category is Hunan，Jiangxi，Jilin，and the third category is Fujian and Sichuan.

Key words：Threshing and redrying;Quality of process;Principal component analysis;Cluster analysis;Cluster analysis

打葉復(fù)烤工藝是卷煙生產(chǎn)加工前的重要流程，打葉復(fù)烤加工質(zhì)量與煙葉回潮、潤(rùn)葉溫度、水分、到打葉工藝條件等存在著復(fù)雜的關(guān)系。在工藝優(yōu)化方面，以前的方法是運(yùn)用正交試驗(yàn)的方法，主要研究單個(gè)因素對(duì)質(zhì)量造成的影響以及影響單個(gè)質(zhì)量指標(biāo)的因素。但打葉復(fù)烤工藝因素繁多、關(guān)系復(fù)雜，組合數(shù)量非常大，各個(gè)質(zhì)量指標(biāo)還存在相互聯(lián)系，很難選出最優(yōu)的加工工藝參數(shù)。當(dāng)前，對(duì)于多而復(fù)雜的片煙結(jié)構(gòu)指標(biāo)可以通過灰色聚類分析來選取片煙結(jié)構(gòu)中具有代表性的指標(biāo)。但是該方法存在一定的主觀性，灰色聚類方法的結(jié)果受到樣本關(guān)聯(lián)性的影響，同時(shí)還與臨界值的選擇有關(guān)系。臨界值越大，同類指標(biāo)的關(guān)聯(lián)性就會(huì)越強(qiáng)，但分類也會(huì)增多，臨界值小情況正好相反[1]。

在實(shí)際加工過程中，不同產(chǎn)區(qū)原料的加工質(zhì)量也不盡相同。不同產(chǎn)區(qū)烤煙加工過程質(zhì)量特征的區(qū)域歸類對(duì)打葉復(fù)烤生產(chǎn)方向和卷煙企業(yè)合理利用煙葉原料有一定的指導(dǎo)作用。以往在烤煙煙葉外觀區(qū)域特征評(píng)價(jià)指標(biāo)[2-3]、外觀質(zhì)量特征區(qū)域歸類[4-5]方面的研究較多，而有關(guān)烤煙煙葉外觀特征區(qū)域歸類的研究則尚未見報(bào)道。另外，主成分分析和聚類分析方法已用于區(qū)分不同產(chǎn)地烤煙煙葉的物理特性、化學(xué)成分和近紅外光譜等[6-8]，但用其分析不同產(chǎn)區(qū)加工過程質(zhì)量特征鮮見報(bào)道。為此，本研究以不同產(chǎn)地烤煙煙葉的各項(xiàng)過程質(zhì)量特征作為變量，應(yīng)用主成分分析和聚類分析方法，實(shí)現(xiàn)不同區(qū)域烤煙加工過程質(zhì)量的歸類與劃分，旨在為打葉復(fù)烤加工參數(shù)工藝優(yōu)化提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料及儀器設(shè)備 材料取自2018年煙季某工業(yè)企業(yè)打葉復(fù)烤加工的8個(gè)C挑生產(chǎn)等級(jí)，分別來自福建、河南、湖南、吉林、江西、遼寧、山東和四川。布拉本德MT-C型電子型自動(dòng)水分測(cè)定儀，Cardwell葉片振動(dòng)分選機(jī)，Cardwell葉含梗檢測(cè)機(jī)，RX29羅太普振篩，電子天平（0～100g，感量0.001g），電子臺(tái)秤（0～100g，感量0.1g），手持紅外線溫度計(jì)電子測(cè)溫儀（-50～380℃，感量0.1℃）。

1.2 檢測(cè)方法 在各產(chǎn)地批次加工穩(wěn)定后按有關(guān)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)12項(xiàng)過程質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，其中一潤(rùn)水分、一潤(rùn)溫度、二潤(rùn)水分、二潤(rùn)溫度、烤前水分、下機(jī)溫度每2h取樣檢測(cè)1每次，下機(jī)水分每30min取樣檢測(cè)1次，大片率、大中片率、碎片歲末率及葉含率1h取樣檢測(cè)1次。

1.3 數(shù)據(jù)分析 利用Excel 2016統(tǒng)計(jì)各指標(biāo)均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差的描述性統(tǒng)計(jì)，利用SPSS 20.0統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析、主成分分析和聚類分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 打葉復(fù)烤過程質(zhì)量指標(biāo)的變異性 過程質(zhì)量指標(biāo)的最小值、最大值、均值、標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)情況見表2。所選8個(gè)產(chǎn)地的下機(jī)水分最小為11.7%、最大為11.92%、均值為11.8%，均滿足《YC/T147-2010打葉煙葉質(zhì)量檢驗(yàn)》質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。從表2可以看出，冷房水分、下機(jī)水分屬弱變異，各產(chǎn)第差異性較小;一潤(rùn)水分、一潤(rùn)溫度、二潤(rùn)水分、二潤(rùn)溫度、烤前水分，大中片率和葉中含梗率屬中變異，表明各產(chǎn)地?zé)熑~過程質(zhì)量有所不同;大中片率和碎片歲末率變異較大，各產(chǎn)地之間有明顯差別。

2.2 打葉復(fù)烤過程質(zhì)量指標(biāo)的相關(guān)性 由表3可知，過程質(zhì)量特征指標(biāo)之間存在顯著或極顯著相關(guān)。為避免特征指標(biāo)所反映的信息重疊，擬采用主成分分析方法提取影響煙葉外觀特征的主成分。

2.3 打葉復(fù)烤過程質(zhì)量指標(biāo)主成分分析 主成分分析方法是將眾多的變量轉(zhuǎn)變成較少的因子來表示，并且這些因子包含了原變量提供的大部分信息[6]。利用SPSS 19.0軟件進(jìn)行主成分分析，前2個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到91.84%，基本能夠反映全部數(shù)據(jù)的絕大部分信息（見表4）。

因子載荷反映各指標(biāo)對(duì)主成分的貢獻(xiàn)大小[6]，根據(jù)各指標(biāo)的成分矩陣畫出打葉復(fù)烤過程質(zhì)量的主成分得分圖見圖1、表5。由圖1可知，大片、大中片、一潤(rùn)溫度、碎片歲末、烤前水分、二潤(rùn)水分、一潤(rùn)水分在第一個(gè)主成分F1起重要作用;下機(jī)水分、下機(jī)溫度、二潤(rùn)溫度在第二個(gè)主成分F2起重要作用，而下機(jī)水分、下機(jī)溫度對(duì)主成分F1無影響;碎片歲末、冷房水分對(duì)主成分F2無影響。

將大中片率、大片率、一潤(rùn)溫度、碎片歲末率、烤前水分、二潤(rùn)水分、一潤(rùn)水分、冷房水分、下機(jī)溫度、下機(jī)水分、二潤(rùn)溫度、葉中含梗率相對(duì)量的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)分別記為X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12。第一主成F1貢獻(xiàn)率78.35%，F(xiàn)1=-0.97X1-0.97X2+0.87X3+0.87X4+0.73X5+0.58X6+0.47X7-0.19X8+0.42X11。第二主成F2貢獻(xiàn)率13.48%，F(xiàn)2=-0.16X1+0.20X2+0.32X3-0.43X5-0.43X6-0.43X7+0.9X9-0.89X10+0.86X11+0.33X12。由此可以計(jì)算出第一主成分和第二主成分的得分，如表6所示。

2.4 不同產(chǎn)地的打葉復(fù)烤過程質(zhì)量指標(biāo)聚類分析 將主成分的得分代替原始數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析的方法已廣泛應(yīng)用于煙草行業(yè)[6-10]。根據(jù)表6中主成分的得分，對(duì)2種干燥方式不同產(chǎn)地加工的過程質(zhì)量主成分進(jìn)行聚類分析，方法為瓦爾德算法，得出聚類譜系圖。從圖2可以看出，在歐式距離為10處，可以把8個(gè)產(chǎn)地分為以下3類：第1類為河南、山東、遼寧，這類煙葉在加工時(shí)在一、二潤(rùn)水分相對(duì)較高、大中片率稍低、碎片歲末率稍低;第2類為湖南、江西、吉林，這類煙葉大片率稍高、大中片率較高，潤(rùn)葉水分溫度適中;第3類為福建和四川，這類煙葉潤(rùn)葉水分溫度稍低、大中片率稍高但大片率稍低。

3 結(jié)論

采用主成分分析法分析配絲前后煙絲質(zhì)量變化以及配送后不同機(jī)臺(tái)煙絲質(zhì)量的均勻性，方法可行，而且具有直觀、可測(cè)量的優(yōu)勢(shì)。通過計(jì)算主成分分析數(shù)據(jù)降維后各質(zhì)量點(diǎn)之間的截距，可以判定質(zhì)量的接近程度。通過對(duì)一潤(rùn)水分、溫度等12項(xiàng)過程質(zhì)量指標(biāo)的主成分分析，可以較好地對(duì)不同產(chǎn)區(qū)的煙葉進(jìn)行聚類區(qū)分，說明不同地區(qū)的煙葉具有不同的過程特征。提取出的2個(gè)主成分，累計(jì)貢獻(xiàn)率91.84%。從各項(xiàng)指標(biāo)的重要性來看，第一主成分貢獻(xiàn)率78.35%，下機(jī)溫度與水分、葉含梗率對(duì)其無影響，為不重要特征;第二主成分貢獻(xiàn)率中冷防水分的載荷向量位于原點(diǎn)，為不重要的特征。通過對(duì)主成分得分進(jìn)行聚類，最終將8個(gè)產(chǎn)區(qū)煙葉聚為以下3類：第1類為河南、山東、遼寧;第2類為湖南、江西、吉林;第3類為福建和四川。

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（責(zé)編：張宏民）