摘要
本发明公开了一种卷烟叶组配方模块分类及评价方法,包括构建梯度提升树模型;训练梯度提升树模型得到最优梯度提升树模型;提取待测烟叶样品中的物化指标;将提取到的标准化物化指标输入到最优梯度提升树模型中预测烟叶样品感官指标评分;基于预测的烟叶样品感官指标评分和物化指标将烟叶样品按照卷烟叶组配方模块分类;对分类后的烟叶样品分别进行配方模块匹配度评分、生产工艺评分、预测感官指标评分、吻合度评分、物化指标稳定性评价分计算综合性评分;基于综合性评分得到烟叶分类的评价等级,对综合性评分进行解构得到各评价对评价等级的贡献度,根据贡献度定位问题。本发明可以实现卷烟叶组配方模块分类方法及评价,方便卷烟的制作。
技术关键词
卷烟叶组配方
梯度提升树模型
烟叶样品
感官
评价方法
综合性
训练预测模型
烟叶分类
模块分类方法
场景
核心评价指标
构建预测模型
香气
可读存储介质
烟碱含量
层次分析法
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
品质综合评价方法
综合评价模型
深度神经网络架构
综合评价系统
深度神经网络模块
高速公路建设工程
工程监测数据
因子
评价方法
排放量
卷烟感官
挥发性香气成分
预测模型构建方法
香气成分含量
变量