【摘 要】
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烟草耐加工性是烟草加工过程中的重要指标之一,直接影响在加工过程中的造碎程度,进而影响烟叶原料的损耗及其加工质量,是烟草的重要力学性质。烟叶的耐加工性除受烟叶力学特性影响外还与烟叶的自身特性、化学成分等密切相关。为综合建立评价烟叶耐加工性模型,本课题对不同地区、等级的烟叶进行理化特性研究,利用BP神经网络建立烟叶耐加工性综合预测模型,并对该模型进行生产验证。结果表明:（1）不同地区不同部位间烟叶物理
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烟草耐加工性是烟草加工过程中的重要指标之一,直接影响在加工过程中的造碎程度,进而影响烟叶原料的损耗及其加工质量,是烟草的重要力学性质。烟叶的耐加工性除受烟叶力学特性影响外还与烟叶的自身特性、化学成分等密切相关。为综合建立评价烟叶耐加工性模型,本课题对不同地区、等级的烟叶进行理化特性研究,利用BP神经网络建立烟叶耐加工性综合预测模型,并对该模型进行生产验证。结果表明:（1）不同地区不同部位间烟叶物理特性之间差异性较大。烟叶耐加工性与主要物理特性之间存在不同程度的相关。烟叶物理特性指标综合因子得分数学模型为F=0.46FFac-1+0.23 FFac-2+0.20 FFac-3+0.11 FFac-4。通过灰色关联度分析结果选取除胶着性外的其他11个物理指标作为表征烟叶耐加工性好坏的综合物理特性关键指标。（2）不同地区不同等级烟叶常规化学成分差异显著。烟叶耐加工性与常规化学成分均呈显著相关。通过灰色关联度分析,常规化学成分对耐加工性影响大小为还原糖*氮＞还原糖＞钾＞总植物碱*还原糖＞氮＞氯＞总植物碱*氯＞总植物碱。通过灰色关联度分析选取还原糖、钾、糖氮比、糖碱比和氮含量作为表征烟叶耐加工性好坏的综合化学特性关键指标。（3）BP神经网络模型能较好表达烟叶耐加工性与理化特性的非线性关系。典型相关分析找出两组典型变量达到极显著水平,共解释物理特性变异的20.1%、化学成分变异的27%,解释能力较低,模型不能真实反映两组变量联系。利用因子分析建立烟叶理化特性指标综合因子得分数学模型为F=0.504 F1+0.204 F2+0.152 F3+0.078 F4+0.062 F5。通过灰色关联分析选取11个指标作为表征烟叶耐加工性的理化指标,通过BP神经网络,预测总体模型精度达到99.697%,同时均方根误差（RMSE）为0.58641,均方误差（MSE）为0.34387,平均绝对误差（MAE）为0.47199,平均绝对百分比误差（MAPE）为0.017574,误差为1.7%,表明所建立的预测模型是有效的。（4）选取制丝生产线中松散回潮工序对BP神经网络模型进行生产验证,变异系数小于5%,说明模型相对稳定,重现性较好。根据预测模型结果对烟叶进行聚类分析,为分组加工提供理论依据。
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