【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于烟叶质量改善，具体涉及一种烟叶品质提升方法、设备及存储介质。
技术介绍
1、在现有的烟丝生产的过程中，存在着相当一部分的低次烟叶，低次烟叶泛指烟叶原料中具有明显感官品质缺陷的低等级烟叶，其香气少，杂气重，刺激性大，余味差，干燥感明显，从化学成分来看，其总氮或总糖等含量偏高，淀粉或蛋白质等大分子物质较高，还原糖、香味成分等含量低，化学成分整体不协调，因此低次烟叶需要进一步加工之后才能正常应用，由于各批次的低次烟叶成分有差异，设计加工方案不便，需要多次试验，成本高。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是：旨在提供一种烟叶品质提升方法、设备及存储介质，用来解决低次烟叶需要加工后才能正常应用，但各批次的低次烟叶成分有差异，设计加工方案不便，需要多次试验，成本高的问题。
2、为实现上述技术目的，本专利技术采用的技术方案如下：
3、第一方面，本申请实施例提供了一种烟叶品质提升方法，包括如下步骤：
4、通过评议组抽吸标准烟叶获得标准感官质量指标数据，通过化学实验获得标准烟叶化学成分数据，将所述标准感官质量指标数据和所述标准烟叶化学成分数据上传至匹配模块；
5、根据预设的第一算法，通过所述匹配模块建立并训练感官-化学分析模型；
6、将抽吸评议组抽吸低次烟叶获得的低次感官质量指标数据及改进建议，上传至所述匹配模块，生成多组改良感官质量指标数据；
7、将多组所述改良感官质量指标数据上传至所述感官-化学分析模型，输出改
8、通过化学实验获得低次烟叶化学成分数据，根据预设的第二算法，结合改良烟叶化学成分数据，通过所述匹配模块建立以成本为目标函数、所述改良烟叶化学成分含量为约束条件的约束最优化模型，获得品质提升的烟叶的各化学成分的最终改良目标；
9、根据所述最终改良目标，设计酶促反应方案，低次烟叶进行生物反应，获得品质提升的烟叶。
10、结合第一方面，在一些可选的实施方式中，通过抽吸评议组抽吸标准烟叶获得标准感官质量指标数据，包括：
11、通过抽吸评议组对所述标准烟叶进行抽吸，获得标准烟叶在指定维度的标准感官指标数据，所述指定维度包括香型、香气质、香气量、香气特征、杂气、浓度、劲头、刺激性、余味和灰分中的至少一种。
12、结合第一方面，在一些可选的实施方式中，通过化学实验获得标准烟叶化学成分数据，包括：
13、通过yc/t159—2002测得标准烟叶的总糖的含量；通过yc/t160—2002测得标准烟叶的烟碱的含量；通过yc/t161—2002测得标准烟叶的总氮的含量；通过yc/t 217—2007测得标准烟叶的钾的含量；通过yc/t 162—2002测得标准烟叶的氯的含量。
14、结合第一方面，在一些可选的实施方式中，所述第一算法为bp神经网络算法，根据预设的第一算法，通过所述匹配模块建立并训练感官-化学分析模型，包括：
15、通过所述bp神经网络算法建立包括输入层、隐含层以及输出层三层结构的所述感官-化学分析模型。
16、结合第一方面，在一些可选的实施方式中，所述标准感官指标数据输入所述输入层，所述标准烟叶化学成分数据从所述输出层输出；所述输入层的神经元个数设置为6个，与所述标准感官指标数据对应，所述输入层的函数为logsig函数，所述隐含层的神经元个数为13个，所述隐含层的传递函数为tansig函数，所述输出层的神经元个数为5个，与所述标准烟叶化学成分数据相对应。
17、结合第一方面，在一些可选的实施方式中，所述匹配模块用于基于所述改进建议、感官导向，分析改进方向，生成多组改良感官质量指标数据。
18、结合第一方面，在一些可选的实施方式中，通过化学实验获得低次烟叶化学成分数据，根据预设的第二算法，结合改良烟叶化学成分数据，通过所述匹配模块建立以成本为目标函数、所述改良烟叶化学成分含量为约束条件的约束最优化模型，获得品质提升的烟叶的各化学成分的最终改良目标，包括：以成本为目标函数：
19、
20、其中，z为一种改进方案所对应的成本，n为改进方案的总数，xi为第i种方案改进的比例系数；
21、所述改良烟叶化学成分含量为约束条件建立约束最优化模型：
22、
23、
24、
25、
26、
27、5％≤xi≤100％
28、
29、ai、bi、ci、di和ei分别表示在各组改良感官质量指标数据下，所述匹配模块所获得的总糖、烟碱、总氮、钾以及氯的改良目标，a0、b0、c0、d0和e0表示低次烟叶化学成分数据，δ表示允许偏差，计算获得最优解组ai、bi、ci、di和ei作为品质提升的烟叶的最终改良目标。
30、结合第一方面，在一些可选的实施方式中，根据所述最终改良目标，设计酶促反应方案，低次烟叶进行生物反应，获得品质提升的烟叶，包括：
31、根据所述最终改良目标，选择酶促反应助剂以及生物酶，将所述酶促反应助剂以及生物酶与烟叶混合，获得混合物，将所述混合物进行密封，置于烘箱中进行酶解，对所述混合物进行加热灭酶处理，获得品质提升烟叶。
32、一种烟叶品质提升设备，包括：信息采集模块、匹配模块以及存储模块；
33、所述信息采集模块用于分别采集录入抽吸评议组抽吸标准烟叶获得的标准感官质量指标数据、抽吸低次烟叶获得的低次感官质量指标数据、实验测得的标准烟叶化学成分数据、低次烟叶化学成分数据以及评议组对低次烟叶的改进建议；
34、所述匹配模块用于根据所述标准感官质量指标数据以及所述标准烟叶化学成分数据建立并训练感官-化学分析模型，根据所述抽吸评议组的改进建议，上传至所述匹配模块，生成多组改良感官质量指标数据，并通过所述感官-化学分析模型输出改良烟叶化学成分数据，建立约束最优化模型，计算获得化学成分的最终改良目标；
35、所述存储模块内存储计算机程序，当所述计算机程序被所述信息采集模块或所述匹配模块执行时，使得所述烟叶品质提升设备执行上述的方法。
36、第三方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述的方法。
37、采用上述技术方案的专利技术，具有如下优点：
38、在本方案中，根据标准烟叶的抽吸感官指标数据以及标准烟叶化学成分数据建立感官-化学分析模型，以获得标准烟叶的抽吸感官指标数据与烟叶化学成分数据之间的关系，通过抽吸评议组抽吸低次烟叶样品给出改进建议，匹配模块基于改进建议中的感官导向，生成多组改良感官质量指标数据，导入感官-化学分析模型中获得改良烟叶化学成分数据，再通过约束最优化模型从中选出各化学成分的最终改良目标。对于成分具有差异的低次烟叶，均能通过感官-化学分析模型进行分析得出最经济实惠的烟本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种烟叶品质提升方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过抽吸评议组抽吸标准烟叶获得标准感官质量指标数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过化学实验获得标准烟叶化学成分数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一算法为BP神经网络算法，根据预设的第一算法，通过所述匹配模块建立并训练感官-化学分析模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述标准感官指标数据输入所述输入层，所述标准烟叶化学成分数据从所述输出层输出；所述输入层的神经元个数设置为6个，与所述标准感官指标数据对应，所述输入层的函数为logsig函数，所述隐含层的神经元个数为13个，所述隐含层的传递函数为tansig函数，所述输出层的神经元个数为5个，与所述标准烟叶化学成分数据相对应。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述匹配模块用于基于所述改进建议、感官导向，分析改进方向，生成多组改良感官质量指标数据。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过化学
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述最终改良目标，设计酶促反应方案，低次烟叶进行生物反应，获得品质提升的烟叶，包括：
9.一种烟叶品质提升设备，其特征在于，包括：信息采集模块、匹配模块以及存储模块；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种烟叶品质提升方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过抽吸评议组抽吸标准烟叶获得标准感官质量指标数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过化学实验获得标准烟叶化学成分数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一算法为bp神经网络算法，根据预设的第一算法，通过所述匹配模块建立并训练感官-化学分析模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述标准感官指标数据输入所述输入层，所述标准烟叶化学成分数据从所述输出层输出；所述输入层的神经元个数设置为6个，与所述标准感官指标数据对应，所述输入层的函数为logsig函数，所述隐含层的神经元个数为13个，所述隐含层的传递函数为tansig函数，所述输出层的神经元个数为5个，与所述标准烟叶化学成分数据相对应。
6.根据权利要求1所述的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：陶文生，马明，倪博，杜红毅，唐杰，许嘉东，吴金凤，朱立军，陈昆燕，周学政，汪长国，罗德明，黄治，范召诚，
申请(专利权)人：重庆中烟工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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