【技术实现步骤摘要】
一种烟丝结构预测模型的构建方法和装置
本申请涉及烟草加工
，尤其涉及一种烟丝结构预测模型的构建方法和装置。
技术介绍
烟丝结构即烟丝尺寸的分布，是影响卷制成品单支重、密度、吸阻、总通风率、硬度等物理特性，燃烧性及烟气释放行为的核心指标。而叶片结构决定了切丝后烟丝尺寸的分布，通过在烟丝结构与叶片结构之间建立确定的关系，对确定烟丝结构的需求，可以将烟丝结构的需求转换为叶片结构的需求，对指导打叶复烤后的叶片结构具有重要意义，进而可以提高烟支卷制质量。现有的烟丝结构预测方法的预测叶片结构的烟丝结构与叶片的实际烟丝结构相差较大，存在预测精度不高的问题。
技术实现思路
本申请提供了一种烟丝结构预测模型的构建方法和装置，用于解决现有的烟丝结构预测方法的预测叶片结构的烟丝结构与叶片的实际烟丝结构相差较大，存在预测精度不高的技术问题。有鉴于此，本申请第一方面提供了一种烟丝结构预测模型的构建方法，包括：获取若干数量的烟片样本，检测各所述烟片样本的叶片结构和切丝后的烟丝结构；对各所述烟片样本的所述...
【技术保护点】
1.一种烟丝结构预测模型的构建方法，其特征在于，包括：/n获取若干数量的烟片样本，检测各所述烟片样本的叶片结构和切丝后的烟丝结构；/n对各所述烟片样本的所述叶片结构进行主成分分析，选取累计方差贡献率大于或等于95％的预置数量个主成分作为目标主成分，输出所述目标主成分的得分系数矩阵；/n基于所述得分系数矩阵构建各所述目标主成分与所述叶片结构的得分计算模型，基于所述得分计算模型计算得到各所述目标主成分的得分；/n对各所述目标主成分的得分和所述烟丝结构进行逐步多元回归分析，输出所述目标主成分的得分和所述烟丝结构的回归模型；/n结合所述得分计算模型和所述回归模型，得到所述叶片结构的...
【技术特征摘要】
1.一种烟丝结构预测模型的构建方法，其特征在于，包括：
获取若干数量的烟片样本，检测各所述烟片样本的叶片结构和切丝后的烟丝结构；
对各所述烟片样本的所述叶片结构进行主成分分析，选取累计方差贡献率大于或等于95％的预置数量个主成分作为目标主成分，输出所述目标主成分的得分系数矩阵；
基于所述得分系数矩阵构建各所述目标主成分与所述叶片结构的得分计算模型，基于所述得分计算模型计算得到各所述目标主成分的得分；
对各所述目标主成分的得分和所述烟丝结构进行逐步多元回归分析，输出所述目标主成分的得分和所述烟丝结构的回归模型；
结合所述得分计算模型和所述回归模型，得到所述叶片结构的烟丝结构预测模型。
2.根据权利要求1所述的烟丝结构预测模型的构建方法，其特征在于，检测各所述烟片样本的叶片结构，包括：
检测各所述烟片样本中各叶片结构指标数值，得到各所述烟片样本的叶片结构，所述叶片结构指标包括大中片率、大片率、中片率、小片率、碎片率、碎末率和小碎末率。
3.根据权利要求2所述的烟丝结构预测模型的构建方法，其特征在于，检测各所述烟片样本切丝后的烟丝结构，包括：
检测基于所述烟片样本切丝得到的烟丝样本中各烟丝结构指标所占的比例，得到各所述烟片样本的烟丝结构。
4.根据权利要求3所述的烟丝结构预测模型的构建方法，其特征在于，所述获取若干数量的烟片样本，检测各所述烟片样本的叶片结构和切丝后的烟丝结构，之后还包括：
基于二元定距变量的相关分析法对各所述烟片样本中的所述烟丝结构指标和所述叶片结构指标进行相关性分析，得到各所述烟丝结构指标和各所述叶片结构指标的相关系数；
当所述叶片结构指标与任一所述烟丝结构指标的相关系数在第一预置范围内时，保留所述烟片样本中的所述烟丝结构指标和所述叶片结构指标；
当所述叶片结构指标与所有所述烟丝结构指标的相关系数均不在所述第一预置范围内时，去除所述叶片结构指标。
5.根据权利要求4所述的烟丝结构预测模型的构建方法，其特征在于，所述当所述叶片结构指标与所有所述烟丝结构指标的相关系数均不在所述第一预置范围内时，去除所述叶片结构指标，之后还包括：
当检测到保留的所述叶片结构指标中同时存在检测指标和特征指标时，优先保留所述检测指标；
其中，所述检测指标包括大片率、中片率、小片率、碎片率和碎末率，所述特征指标包括大中片率和小碎末率。
6.根据权利要求5...
【专利技术属性】
技术研发人员：王东飞，娄元菲，欧明毅，张亚恒，吕大树，刘素参，龚霜，潘俊闽，吴有祥，许洪庆，王芳，张力元，杨洋，
申请(专利权)人：贵州中烟工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：贵州;52
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