灰色關(guān)聯(lián)度在煙葉葉片結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

李敏 鄭振興 李福元

摘??? 要：為了解不同企業(yè)在煙葉加工葉片結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的綜合穩(wěn)定性，采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法對(duì)河北中煙工業(yè)公司的8個(gè)煙葉加工企業(yè)的葉片結(jié)構(gòu)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。 結(jié)果表明，8個(gè)企業(yè)葉片結(jié)構(gòu)的綜合穩(wěn)定性從大到小依次為b>d>h>g>a>f>e>c，說(shuō)明不同企業(yè)葉片結(jié)構(gòu)的綜合穩(wěn)定性存在一定的差異。通過(guò)對(duì)葉片結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的分析及穩(wěn)定性排序，實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同企業(yè)加工質(zhì)量的智能判斷。該方法在質(zhì)量數(shù)據(jù)綜合評(píng)價(jià)中具有可用性，為煙葉加工質(zhì)量數(shù)據(jù)分析提供了一種有效工具，而且根據(jù)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果能夠更清晰地指出葉片結(jié)構(gòu)指標(biāo)中需要改進(jìn)的部分，從而進(jìn)一步提升質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：灰色關(guān)聯(lián)度;葉片結(jié)構(gòu);穩(wěn)定性;綜合評(píng)價(jià);應(yīng)用

中圖分類號(hào)：S572;TS44???????????? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A?????? ??????DOI 編碼：10.3969/j.issn.1006-6500.2021.06.007

Application of Grey Correlation Degree in Comprehensive Evaluation of Structural Stability of Tobacco Leaves

LI Min， ZHENG Zhenxing， LI Fuyuan

（China Tobacco Hebei Industry Limited Company，Shijiazhuang，Hebei 050051，China）

Abstract：In order to understand the comprehensive stability of leaf structure indexes of different threshing and redrying enterprises， the leaf structure of 8 threshing and redrying enterprises in China tobacco company was comprehensively evaluated by grey correlation analysis. The results showed that the comprehensive stability of leaf structure in 8 redrying enterprises was b>d>h>g>a>f>e>c， which indicated that there were some differences in the comprehensive stability of leaf structure in different enterprises. By analyzing the data of leaf structure and sorting the stability， the intelligent judgment of processing quality of different redrying enterprises was realized. The method was available in the comprehensive evaluation of quality data， and provided an effective tool for the analysis of quality data of threshing and redrying. Moreover， according to the comprehensive evaluation results， the points that need to be improved in the blade structure index could be more clearly pointed out， so as to further improve the quality.

Key words： grey correlation degree; leaf structure; stability;comprehensive evaluation; application

煙葉打葉復(fù)烤是連接原煙和卷煙生產(chǎn)的橋梁，打后片煙質(zhì)量的穩(wěn)定是制絲質(zhì)量穩(wěn)定的基礎(chǔ)，而片煙的葉片結(jié)構(gòu)直接影響著打葉復(fù)烤后的片煙質(zhì)量，故葉片結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定是片煙質(zhì)量穩(wěn)定中的重要一環(huán)。目前，工業(yè)公司的原料一般分散在不同的復(fù)烤企業(yè)加工，為了保證卷煙質(zhì)量的穩(wěn)定一致，就需要對(duì)各個(gè)打葉復(fù)烤企業(yè)的片煙質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，因此，對(duì)葉片結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)意義重大。何結(jié)望等[1]運(yùn)用灰色統(tǒng)計(jì)的方法對(duì)同一個(gè)打葉復(fù)烤企業(yè)的葉片結(jié)構(gòu)11項(xiàng)指標(biāo)的穩(wěn)定性進(jìn)行了評(píng)價(jià)，而對(duì)多個(gè)打葉復(fù)烤企業(yè)的葉片結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性的綜合評(píng)價(jià)較少。黃長(zhǎng)庚等[2]應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)分析法了解影響打葉復(fù)烤產(chǎn)品質(zhì)量的主要因素，并探討不同試驗(yàn)的最佳方案。王滿等[3-4]對(duì)我國(guó)10個(gè)打葉復(fù)烤企業(yè)的片煙樣品從煙箱內(nèi)取樣，只是對(duì)樣品進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，未對(duì)打葉復(fù)烤企業(yè)進(jìn)行整體的葉片結(jié)構(gòu)質(zhì)量評(píng)價(jià)。本研究運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析對(duì)不同復(fù)烤企業(yè)在線加工中的烤前和烤后葉片結(jié)構(gòu)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，以期從整體上了解各個(gè)復(fù)烤企業(yè)葉片結(jié)構(gòu)質(zhì)量的相對(duì)穩(wěn)定性水平并加以改進(jìn)。

1 評(píng)價(jià)方法

1.1 概念

1.1.1 灰色系統(tǒng) 是指部分信息已知而部分信息未知的系統(tǒng)，灰色系統(tǒng)理論是要通過(guò)已知信息來(lái)研究和預(yù)測(cè)未知領(lǐng)域，從而達(dá)到了解整個(gè)系統(tǒng)的目的。

1.1.2 灰色關(guān)聯(lián)度分析法 是一種多因素統(tǒng)計(jì)分析方法，它是以各因素的樣本數(shù)據(jù)為依據(jù)，用灰色關(guān)聯(lián)度來(lái)描述因素間關(guān)系的強(qiáng)弱、大小和次序，若樣本數(shù)據(jù)反映出的兩因素變化的態(tài)勢(shì)（方向、大小和速度等）基本一致，則它們之間的關(guān)聯(lián)度較大;反之，關(guān)聯(lián)度較小。

1.2 灰色關(guān)聯(lián)度分析法

1.2.1 確定最優(yōu)序列 根據(jù)各評(píng)價(jià)指標(biāo)的經(jīng)濟(jì)含義，在所有被評(píng)價(jià)對(duì)象中選出各項(xiàng)指標(biāo)的最優(yōu)值，組成序列，這樣就構(gòu)成了最優(yōu)樣本，最優(yōu)樣本是評(píng)價(jià)的依據(jù)。其中若指標(biāo)是數(shù)值越大越好的正向指標(biāo)，最優(yōu)值就是這個(gè)指標(biāo)中的最大值;若指標(biāo)是逆向指標(biāo)，最優(yōu)值就是這個(gè)指標(biāo)中的最小值;若指標(biāo)是適度指標(biāo)，便是該指標(biāo)的適度值。

1.2.2 原始數(shù)據(jù)的處理 由于各因素各有不同的計(jì)量單位，因而原始數(shù)據(jù)存在量綱和數(shù)量級(jí)上的差異，不同的量綱和數(shù)量級(jí)不便于比較，或者比較時(shí)難以得出正確結(jié)論。因此，在計(jì)算關(guān)聯(lián)度前，通常要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理。

1.2.3 求關(guān)聯(lián)度系數(shù) 求關(guān)聯(lián)度系數(shù)的計(jì)算公式如下：

k= 0，1，…，m（1）

式中，ρ為分辨系數(shù)，在[0，1]內(nèi)取值，一般ρ取0.5。

1.2.4 求關(guān)聯(lián)度 取各個(gè)關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值，得到關(guān)聯(lián)度，計(jì)算公式如下：

1.2.5 對(duì)關(guān)聯(lián)度進(jìn)行排序 對(duì)關(guān)聯(lián)度從大到小排序，關(guān)聯(lián)度越大，說(shuō)明比較序列與參考序列的平均距離越小。

1.2.6 對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析 通過(guò)關(guān)聯(lián)度的大小判斷相關(guān)因素變化的態(tài)勢(shì)，從而對(duì)被評(píng)價(jià)對(duì)象做出綜合比較和排序。

2 灰色關(guān)聯(lián)度分析法的應(yīng)用

2.1 采集葉片結(jié)構(gòu)各項(xiàng)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)

2019年河北中煙工業(yè)公司在8個(gè)復(fù)烤企業(yè)進(jìn)行加工，8個(gè)復(fù)烤企業(yè)編號(hào)分別為a，b，c，d，e，f，g，h，采集8個(gè)企業(yè)的打葉復(fù)烤葉片結(jié)構(gòu)數(shù)值的平均值，見(jiàn)表1。

2.2 確定葉片結(jié)構(gòu)參考序列的最優(yōu)值

根據(jù)各評(píng)價(jià)指標(biāo)的經(jīng)濟(jì)含義，由表1可知，烤前12.7～25.4 mm，烤前>12.7 mm，烤前>6.35 mm，烤后12.7～25.4 mm，烤后>12.7 mm，烤后>6.35 mm中的數(shù)據(jù)均為正相關(guān)，即數(shù)值越大，打葉效果越好。烤前>25.4 mm，烤前<2.36 mm，烤前葉含梗，烤后> 25.4 mm，烤后<2.36 mm，烤后葉含梗中的數(shù)據(jù)均為負(fù)相關(guān)，即數(shù)值越小，打葉效果越好，從而找出最優(yōu)值序列（表2）。

2.3 確定無(wú)量鋼化處理后數(shù)據(jù)

用表2中同一數(shù)列的最優(yōu)值去除表1同列中的相關(guān)數(shù)據(jù)，進(jìn)行初值化處理，如表3所示。

2.4 計(jì)算片煙結(jié)構(gòu)各項(xiàng)指標(biāo)絕對(duì)差值

以最優(yōu)值作為參考數(shù)列，其他8個(gè)復(fù)烤企業(yè)為比較數(shù)列，計(jì)算出各同列中的比較數(shù)據(jù)同參考數(shù)列的絕對(duì)差，見(jiàn)表4。

從表4找出絕對(duì)差值中的最大值和最小值為：Δ（max）=4.288 9，Δ（min）=0.000 0。

2.5 計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)

取分辨系列ρ=0.5計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)，計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表5。

2.6 對(duì)關(guān)聯(lián)度進(jìn)行排序

取各個(gè)關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值，得到關(guān)聯(lián)度并進(jìn)行排序，如表6所示。

由表6可知，8個(gè)復(fù)烤廠與理想狀態(tài)的關(guān)聯(lián)度值依次為：

γa=0.850 4，γb=0.965 4，γc=0.835 9，γd=0.930 1，γe=0.838 1，γf=0.845 6，γg=0.851 8，γh=0.858 3。關(guān)聯(lián)度大小順序?yàn)椋害胋>γd>γh>γg>γa>γf>γe>γc，8個(gè)復(fù)烤企業(yè)葉片結(jié)構(gòu)的綜合穩(wěn)定性控制相對(duì)于最佳控制狀態(tài)的接近程度的順序?yàn)閎>d>h>g>a>f>e>c，表明企業(yè)b和d加工的葉片結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性較好，企業(yè)h、g、a、f、e葉片結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性相差不大，處于中間水平，企業(yè)c略差。

3結(jié)果與分析

從表6可以看出，企業(yè)b和d與參考序列最為密切，而參考序列中的每一個(gè)指標(biāo)選取的是8個(gè)復(fù)烤企業(yè)中穩(wěn)定性最好的。由此可知，企業(yè)b和d片煙結(jié)構(gòu)的綜合穩(wěn)定性相對(duì)最好，企業(yè)c的關(guān)聯(lián)度最小，穩(wěn)定性相對(duì)較差。其他復(fù)烤企業(yè)片煙結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性處于中間值，這個(gè)結(jié)論與復(fù)烤企業(yè)的實(shí)際生產(chǎn)情況一致。企業(yè)c因?yàn)樵O(shè)備問(wèn)題目前正處于技改中，企業(yè)f的打葉設(shè)備因?yàn)楫a(chǎn)能設(shè)計(jì)的問(wèn)題，打葉效果近2年一直不太理想。企業(yè)b是南方的先進(jìn)企業(yè)，工藝設(shè)備先進(jìn)，產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)較好。企業(yè)d為北方的區(qū)域加工中心，在設(shè)備和技術(shù)方面上均處于領(lǐng)先水平。

基于此方法，筆者對(duì)企業(yè)f的生產(chǎn)情況逐月進(jìn)行了動(dòng)態(tài)跟蹤分析（圖1）。由圖1可以看出，1-3月份時(shí)葉片結(jié)構(gòu)控制相對(duì)最差，通過(guò)計(jì)算分析，主要是大片率和中片率指標(biāo)控制較差，進(jìn)而在4月份開(kāi)始有針對(duì)性地進(jìn)行了打葉機(jī)框欄尺寸和形狀改造，促使4月、5月、6月份葉片結(jié)構(gòu)的大片率和中片率的平均合格率提高到0.979。由此說(shuō)明，灰色關(guān)聯(lián)度分析方法對(duì)生產(chǎn)過(guò)程控制所提供的指導(dǎo)是有效的，可以從整體上反映片煙葉片結(jié)構(gòu)的合格率的高低與片煙在線控制水平的相關(guān)性和關(guān)聯(lián)程度。由于在灰色關(guān)聯(lián)度分析時(shí)根據(jù)實(shí)際情況對(duì)不同的控制指標(biāo)進(jìn)行了權(quán)值的平衡，兼顧了影響葉片結(jié)構(gòu)控制較大的指標(biāo)，因此其評(píng)價(jià)結(jié)論的科學(xué)性也大大增強(qiáng)。

4結(jié)語(yǔ)

數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的相關(guān)分析、回歸分析方法可以反映片煙結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性，但只是粗略的定性判斷。灰色關(guān)聯(lián)度分析能對(duì)不同復(fù)烤企業(yè)片煙結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，是定量的分析，能夠客觀反映比較對(duì)象之間的關(guān)系。本研究參考序列選取的是最優(yōu)序列，因此關(guān)聯(lián)度的大小反映了不同打葉復(fù)烤企業(yè)片煙結(jié)構(gòu)指標(biāo)穩(wěn)定性的相對(duì)優(yōu)劣，關(guān)聯(lián)度越大，綜合穩(wěn)定性越好。灰色關(guān)聯(lián)度分析方法除用于對(duì)樣本的綜合評(píng)價(jià)外，還可以通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)度了解我們所關(guān)注的項(xiàng)目受其他的因素影響的相對(duì)強(qiáng)弱。簡(jiǎn)單來(lái)講，就是假設(shè)知道一個(gè)指標(biāo)可能與其他某幾個(gè)因素相關(guān)，那么通過(guò)計(jì)算關(guān)聯(lián)度，把這些因素排序，得到一個(gè)分析結(jié)果，就能知道這個(gè)指標(biāo)與其他哪個(gè)因素相對(duì)來(lái)說(shuō)更有關(guān)系，與哪個(gè)因素相對(duì)關(guān)系弱一點(diǎn)。此方法的優(yōu)點(diǎn)在于思路明晰，可以在很大程度上減少由于信息不對(duì)稱帶來(lái)的損失，并且對(duì)數(shù)據(jù)要求較低，工作量較少。

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收稿日期：2020-07-09

作者簡(jiǎn)介：李敏（1973—），女，河北石家莊人，高級(jí)工程師，主要從事煙葉生產(chǎn)及加工方面研究。

通訊作者簡(jiǎn)介：李福元（1974—），男，河北石家莊人，工程師，主要從事煙葉原料質(zhì)量檢驗(yàn)和打葉復(fù)烤方面研究。