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        基于SECA的加工番茄綜合評價方法研究?

        2019-05-13 06:52:22劉曉坤陳華
        關(guān)鍵詞:番茄權(quán)重特性

        劉曉坤,陳華

        (新疆大學(xué)電氣工程學(xué)院,新疆烏魯木齊830047)

        0 引言

        番茄醬加工業(yè)是我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化、國際化的重要代表[1].作為中國加工番茄主產(chǎn)區(qū),新疆每年番茄種植量以及番茄醬產(chǎn)量一直處于國內(nèi)領(lǐng)先地位.據(jù)烏魯木齊海關(guān)公布的數(shù)據(jù)可知,2013年全年出口番茄醬47.17萬噸,貿(mào)易額達4.31億美元;2018年全年出口番茄醬53.48萬噸,貿(mào)易額為3.79億美元.六年間番茄醬出口量有上升,但出口貿(mào)易額卻逐年減少,主要是番茄品質(zhì)下降和品種退化導(dǎo)致番茄制品的品質(zhì)難以得到保證,這將直接影響新疆番茄加工產(chǎn)業(yè)鏈的健康發(fā)展,因此提高番茄品質(zhì)及其可控性是目前加工番茄的研究重點.加大番茄種植業(yè)研發(fā)投入,加快品種更新?lián)Q代,優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu),推廣合理種植方式才能保持中國加工番茄產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)競爭力[2].

        目前,國內(nèi)學(xué)者針對加工番茄綜合評價方法做了一些研究,韓澤群[3]通過主成分分析及聚類分析方法對22個加工番茄品種的17項農(nóng)藝性狀建立加工番茄品種綜合多性狀綜合評價;劉峰娟[4]采用隸屬函數(shù)法對6個加工番茄品種的5種營養(yǎng)品質(zhì)進行綜合評價;許立志[5]選擇模糊數(shù)學(xué)隸屬函數(shù)法對田間農(nóng)藝性狀及品質(zhì)性狀共17個指標(biāo)進行19個加工番茄品種綜合評價;楊禹偉[6]利用熵權(quán)賦值的DTOPSIS法對20個加工番茄品種的7項品質(zhì)進行綜合評價.但上述研究中加工番茄品種數(shù)量較少,所采用方法中主觀影響因素較多,并且僅根據(jù)本地種植的部分數(shù)據(jù)很難客觀對品種做出綜合評價.針對新疆加工番茄產(chǎn)業(yè)鏈中種植品種單一,加工制品品種少等突出問題,選育加工番茄新品種成為加工番茄產(chǎn)業(yè)中至關(guān)重要的環(huán)節(jié).本文選取50種加工番茄品種,提出基于SECA加工番茄品種優(yōu)選方法,對其6項品質(zhì)特性進行綜合評價,旨在為加工番茄優(yōu)質(zhì)品種選育與利用提供理論依據(jù).

        1 品種特性選擇

        針對品種約束問題,需要進行大范圍的品種篩選,以期引入較為適合后期試種推廣的新品種.為解決加工番茄綜合評價問題,首先從加工番茄咨詢委員會公布的2017年度大田種植數(shù)據(jù)中,選取種植面積最大的50個加工番茄品種,建立加工番茄品種集合.然后結(jié)合現(xiàn)行《加工用番茄》[7]中有關(guān)加工番茄等級規(guī)格所要求的可溶性固形物、感官、雜質(zhì)量等項目,以及《番茄醬加工技術(shù)規(guī)范》[8]中有關(guān)加工原材料的要求.針對加工番茄品種對加工制品品質(zhì)影響較大的六個品質(zhì)特性(分別為霉菌比、青果比、顏色值、加工局限性、固形物含量比和pH值)進行多屬性綜合評價.

        2 綜合評價方法

        SECA是2018年由GHORABAEE M K 等[9]提出的一種解決多屬性決策的新方法.與傳統(tǒng)多屬性決策方法[10?12]相比,不需要單獨確定各個屬性的客觀權(quán)重之后再通過多屬性決策方法進行評價.該方法的目的是同時確定各個方案的總體得分以及各個屬性的客觀權(quán)重.針對客觀權(quán)重選取了兩種類型的參考標(biāo)準(zhǔn),第一種是基于標(biāo)準(zhǔn)差確定的屬性內(nèi)變異信息,第二種是基于每對屬性間相關(guān)性確定的屬性間差異信息.通過求解目標(biāo)模型,可以同時確定屬性權(quán)重并進行方案綜合評價.SECA的主要步驟如下:

        (1)根據(jù)所選品種及各個品質(zhì)特性數(shù)據(jù)建立決策矩陣D.

        式(1)中xij代表第i個品種的第j個品質(zhì)特性值;m為所選品種個數(shù);n為所選品質(zhì)特性個數(shù),i=1,2,···,m,j=1,2,···,n.

        (2)為了避免數(shù)據(jù)量綱對最終結(jié)果的影響,對數(shù)據(jù)進行歸一化處理,針對正向指標(biāo),使用公式(2)進行處理,負向指標(biāo)則使用公式(3)進行處理,可以得到規(guī)范決策矩陣DN.

        式中代表第i個品種的第j個品質(zhì)特性歸一化后的值;maxxj表示第j個品質(zhì)特性最大值,minxj表示第j個品質(zhì)特性最小值.

        (3)計算確定各個品質(zhì)特性內(nèi)的變異信息及品質(zhì)特性之間的變異信息.將這兩者作為品質(zhì)特性權(quán)重的參考標(biāo)準(zhǔn).

        式(5)中σj為品質(zhì)特性內(nèi)的變異信息,為第j個特性的平均值;式(6)中為第l個特性的平均值,rjl為每對品質(zhì)特性之間的相關(guān)系數(shù);式(7)中πj為品質(zhì)特性之間的變異信息;公式(8)進行歸一化處理.分別為標(biāo)準(zhǔn)品質(zhì)特性內(nèi)及之間的變異信息.

        (4)構(gòu)建數(shù)學(xué)模型.在此模型中,按照公式(9)~(16),可以直接求解各個品質(zhì)特性的權(quán)重及各個品種的綜合表現(xiàn).

        式(10)中,Z為目標(biāo)函數(shù),λa、λb、λc分別代表綜合表現(xiàn)、品質(zhì)特性內(nèi)變異信息、品質(zhì)特性間差異信息,β(β≥0)為系數(shù);式(10)中,Si表示第i個品種的綜合得分;式(11)中,ωj代表第j個品質(zhì)特性的權(quán)重,權(quán)重范圍在ε到1之間.

        3 評價結(jié)果與分析

        所選用50個品種6個品質(zhì)特性的平均值經(jīng)歸一化處理后如表1所示.C1為霉菌比;C2為青果比;C3為顏色值;C4為加工局限性;C5為固形物含量比;C6為pH值.綜合加工番茄品質(zhì)特性及加工番茄制品訂單情況將C1、C2、C4和C6歸于負向指標(biāo),C3和C5歸為正向指標(biāo).

        表1 所選品種各屬性的平均值歸一化處理結(jié)果Tab 1 Normalized treatment of the average values of the attributes

        3.1 權(quán)重分析

        選取β從1到5五個正整數(shù),可以分別得到各個品質(zhì)特性權(quán)重,同時使用相同的數(shù)據(jù),通過CRITIC(Criteria Importance Though Intercriteria Correlation)方法[13]確定各項權(quán)重,結(jié)果如圖1所示.通過對比權(quán)重ω1~ω6隨β變化的情況,可明顯看出,在β從4增大到5時,各權(quán)重變化率較小,由此可知β=4時,各品質(zhì)特性的權(quán)重已趨于穩(wěn)定.通過對比兩種方法確定的權(quán)值并結(jié)合行業(yè)內(nèi)訂單品質(zhì)要求指標(biāo),可知SECA方法確定的權(quán)重更為客觀.

        3.2 排序結(jié)果及分析

        根據(jù)圖1可知,β=4時,權(quán)重結(jié)果已明顯穩(wěn)定,故對50個品種進行排序.結(jié)果如表2所示.為了確保結(jié)果的準(zhǔn)確性,調(diào)整β值分別取3和5重新排序,β值取3時,排序結(jié)果第30~33位及第35位存在差異;β值取5時,僅有第42、43位存在差異;故可以證明SECA方法適用于加工番茄的品質(zhì)特性綜合評價.

        結(jié)果表明,根據(jù)S值范圍,可將所有選用品種劃分為三級,大于0.65為特級,0.55~0.65之間為一級,小于0.55為二級.在后期品種引入試種過程中可以優(yōu)先挑選特級中綜合表現(xiàn)優(yōu)秀的27號、38號、25號、16號、3號加工番茄品種,而第二級中材料則整體表現(xiàn)較差.通過分析品種排序結(jié)果,為新疆加工番茄的選種和育種提供了參考.

        表2 β=4時排序結(jié)果Tab 2 The result of the sorting with β=4

        3.3 方法對比分析

        選取β=4時的一組權(quán)重ω1~ω6依次為0.214 9、0.209 2、0.130 9、0.202 5、0.134 4、0.108 0,進行多種傳統(tǒng)多屬性決策方法分析,結(jié)果如表3所示.通過分別對比SECA方法得出的排序結(jié)果與SAW(Simple Additive Weighting)[14]、COPRAS(Complex Proportional Assessment)[15]、TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)[16]三種方法得到的排序結(jié)果,相關(guān)系數(shù)依次為0.975 6,0.974 7,0.980 9.結(jié)果表明,三種傳統(tǒng)多屬性決策方法得到的排序結(jié)果與SECA方法得到的排序結(jié)果保持高度一致.證明SECA方法擁有很好的加工番茄品質(zhì)特性綜合評價可行性.將SECA方法用于加工番茄品質(zhì)特性綜合評價,不僅能夠確定各個品質(zhì)特性的重要程度,還能比較不同品種間的優(yōu)劣,且該方法克服了傳統(tǒng)方法依賴權(quán)重的缺點.

        表3 傳統(tǒng)多屬性決策方法排序結(jié)果Tab 3 The ranking results of different MCDM methods

        在追求加工番茄品種高產(chǎn)的同時,番茄品質(zhì)要求也不斷提高[17].相比產(chǎn)量,番茄品質(zhì)更能影響加工番茄制品的品質(zhì).本文選用正向和負向共六項指標(biāo),選取50種大范圍種植的加工番茄品種作為研究對象,采用多屬性決策方法,考慮多品質(zhì)特性對番茄品種進行綜合評價,避免了由于品種資源較少導(dǎo)致評價結(jié)果不夠準(zhǔn)確的問題,為后期選種、育種及推廣種植環(huán)節(jié)提供重要的參考.

        4 結(jié)論

        本文選用50種大面積種植的加工番茄品種作為研究對象,建立品種集合,采用基于SECA的加工番茄品質(zhì)綜合評價方法對加工番茄的6個品質(zhì)特性進行綜合評價.該方法在確定各屬性客觀權(quán)重的同時,可以直接獲得目標(biāo)評價結(jié)果,避免了傳統(tǒng)方法中屬性權(quán)重確定的主觀性,排序結(jié)果客觀可信,準(zhǔn)確度高.

        綜合評價結(jié)果表明,27號、38號、25號、16號、3號加工番茄品種在綜合品質(zhì)特性中表現(xiàn)優(yōu)異,建議作為新品種引入,以期為新品種培育、實現(xiàn)面向訂單的種植計劃制定以及新的加工制品生產(chǎn)提供方法上的借鑒或支持,進一步提高加工番茄品質(zhì)特性與番茄制品的產(chǎn)品特性一致性,提升新疆加工番茄制品的市場競爭力.

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