【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据检测领域，特别涉及一种卷烟吸阻检测方法、系统、存储介质和设备。
技术介绍
1、卷烟吸阻是影响消费者吸烟感官质量的重要指标，烟支长度、烟支重量、烟支圆周、通风率、烟丝密度、烟丝填充值等物理指标对烟支的吸阻有着一定的影响。随着人们生活水平的提高，吸烟者对烟草的质量要求也越来越高，消费者需求更为多样化，企业需要根据不同的市场需求调整卷烟吸阻。当前，大多数研究选取单一指标作为研究对象，使用相关性分析或线性模型开展研究，应用至实际生产时存在较大局限。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供一种卷烟吸阻检测方法、系统、计算机可读存储介质和电子设备，能够分析不同规格卷烟物理指标对吸阻的影响，建立卷烟吸阻预测模型，为卷烟产品设计与改进提供参考。
2、为解决上述技术问题，本申请提供一种卷烟吸阻检测方法，具体技术方案如下：
3、获取包含不同品牌的卷烟数据集；
4、将卷烟数据集随机划分为训练集和测试集；
5、利用网格搜索方法对xgboost模型的参数进行调优，确定最优参数组合；所述参数包括回归树个数、最小叶子节点的样本权重综合、基决策树的最大树深度、叶分支所需的损失减少的最小值、每棵树随机采样的比例、生成的每棵树随机采样过程中特征的占比和学习率；
6、基于所述卷烟数据集和所述最优参数组合利用所述xgboost模型进行建模，得到吸阻检测模型；
7、根据所述吸阻检测模型的输出结果确定各所述输入指标的重要性排序；所述重要性排序
8、可选的，所述获取包含不同品牌的卷烟数据集包括：
9、根据卷烟重量、滤棒重量、长度、滤嘴长度和卷烟圆周计算不同品牌的卷烟烟丝段密度；
10、根据各品牌卷烟的卷烟总长度和滤嘴长度确定烟丝段长度；所述卷烟数据集包括各品牌的卷烟烟丝段密度和烟丝段长度。
11、可选的，获取卷烟数据集之后，还包括：
12、对所述卷烟数据集进行数据平衡处理。
13、可选的，对所述卷烟数据集进行数据平衡处理包括：
14、步骤一、对于少数类数据集中的每一个样本，找到其最近邻的样本；
15、步骤二、从最近邻的样本中随机选择一个样本，在两个样本之间的连线上随机生成一个新的样本。
16、重复步骤一和步骤二，直到每个卷烟牌号的样本数量相同。
17、可选的，利用网格搜索方法对xgboost模型的参数进行调优，确定最优参数组合包括：
18、利用穷举法列举各所述参数执行拟合，确定最优参数组合。
19、可选的，所述利用穷举法列举各所述参数执行拟合包括：
20、根据初始模型调节迭代次数，设置迭代次数的调节范围；
21、调整迭代过程中子节点的最小权重总和以及分类树的最大深度；
22、调整树的损失下降阈值；其中，仅当树分裂导致的减少大于所述损失下降阈值时执行本次树分裂；
23、调整用于训练每棵树的样本子集的比例，以及用于构建每棵树的特征子集的比例；
24、调整正则化项的权重；
25、调整模型的学习率，所述学习率用于控制每棵树的权重缩减。
26、可选的，基于所述卷烟数据集和所述最优参数组合利用所述xgboost模型进行建模，得到吸阻检测模型之后，还包括：
27、利用可决系数和均方根误差评估所述吸阻检测模型的拟合效果；其中，所述可决系数越接近1，所述吸阻检测模型的拟合效果越好；所述均方根误差越小，所述吸阻检测模型的预测值越接近实际值；
28、若所述可决系数和/或所述均方根误差异常，对所述吸阻检测模型进行优化。
29、本申请还提供一种卷烟吸阻检测系统，包括：
30、数据获取模块，用于获取包含不同品牌的卷烟数据集；
31、数据处理模块，用于将卷烟数据集随机划分为训练集和测试集；
32、参数调优模块，用于利用网格搜索方法对xgboost模型的参数进行调优，确定最优参数组合；所述参数包括回归树个数、最小叶子节点的样本权重综合、基决策树的最大树深度、叶分支所需的损失减少的最小值、每棵树随机采样的比例、生成的每棵树随机采样过程中特征的占比和学习率；
33、模型构建模块，用于基于所述卷烟数据集和所述最优参数组合利用所述xgboost模型进行建模，得到吸阻检测模型；
34、指标检测模块，用于根据所述吸阻检测模型的输出结果确定各所述输入指标的重要性排序；所述重要性排序用于指示各所述输入指标对于卷烟吸阻的影响程度。
35、本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。
36、本申请还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时实现如上所述的方法的步骤。
37、本申请提供一种卷烟吸阻检测方法，包括：获取包含不同品牌的卷烟数据集；将卷烟数据集随机划分为训练集和测试集；利用网格搜索方法对xgboost模型的参数进行调优，确定最优参数组合；所述参数包括回归树个数、最小叶子节点的样本权重综合、基决策树的最大树深度、叶分支所需的损失减少的最小值、每棵树随机采样的比例、生成的每棵树随机采样过程中特征的占比和学习率；基于所述卷烟数据集和所述最优参数组合利用所述xgboost模型进行建模，得到吸阻检测模型；根据所述吸阻检测模型的输出结果确定各所述输入指标的重要性排序；所述重要性排序用于指示各所述输入指标对于卷烟吸阻的影响程度。
38、本申请通过获取不同品牌的卷烟数据集，将实际生产数据为对象，基于xgboost算法，从卷烟吸阻原理出发定义变量、建立模型，分析不同规格卷烟物理指标对吸阻的影响，建立卷烟吸阻预测模型，为卷烟产品设计与改进提供参考。
39、本申请还提供一种卷烟吸阻检测系统、计算机可读存储介质和电子设备，具有上述有益效果，此处不再赘述。
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1.一种卷烟吸阻检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的卷烟吸阻检测方法，其特征在于，所述获取包含不同品牌的卷烟数据集包括：
3.根据权利要求2所述的卷烟吸阻检测方法，其特征在于，获取卷烟数据集之后，还包括：
4.根据权利要求3所述的卷烟吸阻检测方法，其特征在于，对所述卷烟数据集进行数据平衡处理包括：
5.根据权利要求1所述的卷烟吸阻检测方法，其特征在于，利用网格搜索方法对XGBoost模型的参数进行调优，确定最优参数组合包括：
6.根据权利要求5所述的卷烟吸阻检测方法，其特征在于，所述利用穷举法列举各所述参数执行拟合包括：
7.根据权利要求1所述的卷烟吸阻检测方法，其特征在于，基于所述卷烟数据集和所述最优参数组合利用所述XGBoost模型进行建模，得到吸阻检测模型之后，还包括：
8.一种卷烟吸阻检测系统，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的卷烟吸阻检测方法的步骤。<...
【技术特征摘要】
1.一种卷烟吸阻检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的卷烟吸阻检测方法，其特征在于，所述获取包含不同品牌的卷烟数据集包括：
3.根据权利要求2所述的卷烟吸阻检测方法，其特征在于，获取卷烟数据集之后，还包括：
4.根据权利要求3所述的卷烟吸阻检测方法，其特征在于，对所述卷烟数据集进行数据平衡处理包括：
5.根据权利要求1所述的卷烟吸阻检测方法，其特征在于，利用网格搜索方法对xgboost模型的参数进行调优，确定最优参数组合包括：
6.根据权利要求5所述的卷烟吸阻检测方法，其特征在于，所述利用穷举法列举各所述参数执...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡素霞，王波，王娜，程占刚，贾伟萍，王盛琛，张进，
申请(专利权)人：湖北中烟工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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