一种卷烟品质特征可视化方法技术

本发明专利技术涉及一种卷烟品质特征可视化方法，属于卷烟评价技术领域。该方法通过对卷烟进行品质特征评价打分、品质特征数据调整及归一化处理、脸谱图的多维标度法表征等步骤，实现对卷烟品质特征的可视化观察、分类、分析。最后通过比较观察各类的脸谱图，分析各类脸谱的显著特征，并根据脸部特征映射表，对各类样品的品质特征进行直观判断，本方法通过对脸谱不同特征对应不同品质特征指标，实现对卷烟品质特征的可视化，与传统的卷烟品质特征评价方法或雷达图等图形展示方法相比，具有图形展示更直观，更易理解区分的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种卷烟品质特征可视化方法
本专利技术属于卷烟评价
，具体涉及一种卷烟品质特征可视化方法。
技术介绍
卷烟品质特征是卷烟抽吸感受的综合表现，不同品牌、规格的卷烟都有自己的品质特征。现阶段，卷烟品质特征主要以感官评价方式为主，根据感官评价确定卷烟品质特征。然而目前用于卷烟的品质特征描述的指标非常多，如香气、喉部干燥、喉部刺激等，指标众多造成了对卷烟品质理解的晦涩和不直观。图形有助于对所研究的数据进行直观了解。对于常规的二维、三维数据，其图形容易得到，但是对于更高维数据，其图形表示和对数据结构的直观理解是很困难的。将多维数据用平面图形表示，从而反映出多变量数据的内部特征与规律性，成为多维数据可视化技术需要解决的问题。脸谱图又称切诺夫脸(ChernoffFace)，它可以从脸的面部表情表达数据之间的特点。由于人的面部表情会给人留下深刻的印象，因而易于区别，所以可以根据表情对数据进行聚类。脸谱图包括六项基本特征：脸的轮廓、嘴、鼻、眼、瞳孔、眉毛。这六项特征由18个变量表达。按照Chernof于1973年提出的画法，采用18个指标，各指标代表的面部特征不同，根据各变量的取值，按照一定的数学函数关系，就可以确定脸的轮廓、五官的位置、形状等，从而绘出整个脸谱，然后利用人眼来区分脸谱的不同，最终区分不同的样本。针对上述问题，如何采用数据可视化方法，对卷烟品质特征进行直观的分析，以满足卷烟产品评价分析的需求，是本领域亟需解决的技术难题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有卷烟品质特征评价及描述较为晦涩的缺点，采用脸谱图法，提供一种卷烟品质特征可视化方法，该方法将卷烟品质特征数据形象化用脸谱图进行描述，使得卷烟品质特征的评价结果更为立体直接的可视化展现，具有极强的操作性和应用价值。为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：一种卷烟品质特征可视化方法，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。进一步，优选的是，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/T497-2014《卷烟中式卷烟风格感官评价方法》进行评价。进一步，优选的是，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。进一步，优选的是，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进一步，优选的是，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。进一步，优选的是，所述的聚类分析采用K-means算法。本专利技术与传统的卷烟风格特征评价方法或雷达图等图形展示方法相比，具有以下优点：1)脸谱图形展示更直观，更易理解区分，通过对关注指标对应的脸型展示，即可清楚其指标大小；2)不同风格特征的卷烟样品，通过多维标度法二维投影脸谱图，可简单明了挖掘相似风格特征的卷烟样品。3)采用Matlab对卷烟风格特征的脸谱法表征，可将整个过程代码化，计算速度快，极大提升工作效率和时间。4)本专利技术与着装脸谱图或单独使用脸谱图的评价方法相比，分类正判率提高20-25％；与K-means脸谱图方法相比，分类正判率提高15％左右。附图说明图1为实施例1绘制得到的卷烟样品脸谱图；图2为实施例1的10个卷烟样品的多维标度法二维投影脸谱图；图3为实施例2绘制得到的卷烟样品脸谱图；图4为实施例2的10个卷烟样品的多维标度法二维投影脸谱图。具体实施方式下面结合实施例对本专利技术作进一步的详细描述。本领域技术人员将会理解，下列实施例仅用于说明本专利技术，而不应视为限定本专利技术的范围。实施例中未注明具体技术或条件者，按照本领域内的文献所描述的技术或条件或者按照产品说明书进行。所用材料或设备未注明生产厂商者，均为可以通过购买获得的常规产品。本专利技术实施例中对未评价指标值设定为0，即瞳孔的方向、鼻子的长度、嘴巴的垂直位置、嘴巴形状、嘴巴长度的默认值都为0。实施例1：(1)取芙蓉王(硬)、黄鹤楼(软雅韵)、黄金叶(软大金圆)、双喜(盛世)、苏烟(软金砂)、中华(软)、中南海(蓝色风尚)、白沙(和天下)、黄山(新制皖烟)和利群(红长嘴)10个不同品牌、不同类型卷烟样品，由13人组成的评价小组按YC/T497-2014《卷烟中式卷烟风格感官评价方法》对其12个品质特征分别进行感官评价，评价结果取均值，评价结果见表2；表2中式卷烟代表样品感官评价结果(2)将10个卷烟样品的12个品质特征的卷烟感官评价数据读入Matlab软件，根据卷烟风品质特征与脸部特征映射表的特征先后顺序对原特征顺序进行调整，并进行数据归一化预处理；所述的数据归一化预处理方法为最大最小归一化法；(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’；所得到的脸谱图见图1；(4)利用多维标度法，作10个卷烟样品的多维标度法二维投影脸谱图，如图2；之后根据脸谱图的距离远近关系、脸谱外观相似度，结合Kmean算法对样品分类；由图1、2可知，中南海(蓝色风尚)作为一类，黄山(新制皖烟)独自作为一类。双喜(盛世)和黄金叶(软大金圆)作为一类，两者在多维标度图中距离较近。芙蓉王(硬)、黄鹤楼(软雅韵)和苏烟(软金砂)作为一类，三者在多维标度图中距离较近。利群(红长嘴)样品单独作为一类，脸谱图中相比其他样品眼睛的宽度变大，对照脸部特征映射表可知以烟气浓度较为显著。中华(软)和白沙(和天下)两者作为一类，在多维标度图中距离较近，脸谱图较为相似，在脸谱图中表现为脸大、眼睛高度较高、两眼之间宽度较大、上半脸椭圆离心率较大、下半脸椭圆离心率较大、上下半脸相对长度较大眼睛垂直位置高，对照脸部特征映射表可知以香气、丰富性表香较好，口腔刺激/舌部灼烧、口腔残留/干燥感、喉部干燥、喉部刺激等舒适性指标表现较好。对照脸部特征映射表可知清香、果香、辛香和甜香相比其它样品较为显著。从不同规格卷烟品质特征的脸谱图描述来看，采用脸谱图法可以很直观形象的将不同规格卷烟的品质特征进行描述。实施例2：(1)选取云烟(软大重九)、云烟(印象)、云烟(软珍品)、云烟(本文档来自技高网...

【技术保护点】
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。

【技术特征摘要】
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...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘晓敏，雷声，马骥，赵蔚，李勇，陈微，刘彪，夏建军，
申请(专利权)人：云南中烟工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：云南,53