摘要：對(duì)于卷煙工業(yè)企業(yè)而言，原料的選取非常關(guān)鍵。由于煙葉為農(nóng)產(chǎn)品，穩(wěn)定性不足，為了解決在判斷煙葉等級(jí)的過程中主觀因素影響大、穩(wěn)定性不高的問題，《模型集群分析—隨機(jī)森林方法在煙葉分類中的應(yīng)用》[1]一文提出思路，結(jié)合近紅外光譜數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)方法，探索如何對(duì)近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以最有效的提高機(jī)器學(xué)習(xí)方法提高對(duì)煙葉進(jìn)行分類的準(zhǔn)確性。本文結(jié)合較為常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及近紅外光譜數(shù)據(jù)，探討數(shù)據(jù)預(yù)處理方法對(duì)于使用機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法開展煙葉分類工作的影響，探討使用何種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法對(duì)近紅外光譜的煙葉數(shù)據(jù)能夠產(chǎn)生最有效的結(jié)果，方便企業(yè)在后續(xù)使用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行煙葉分類、煙葉選擇時(shí)，提升工作效率，最終企業(yè)能夠提升基于自身特色的煙葉選擇能力。

關(guān)鍵詞：近紅外光譜；煙葉分類；數(shù)據(jù)預(yù)處理；機(jī)器學(xué)習(xí)

中圖分類號(hào)：TB 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Adoi：10.19311/j.cnki.16723198.2025.16.073

0 引言

對(duì)于卷煙工業(yè)企業(yè)而言，原料是核心資源，煙葉的質(zhì)量在相當(dāng)程度上是決定企業(yè)發(fā)展，影響卷煙品牌獲得成功的關(guān)鍵要素之一。原料選得好不好、原料用得對(duì)不對(duì)直接影響卷煙產(chǎn)品的質(zhì)量好壞。按照行業(yè)對(duì)于卷煙品牌發(fā)展的思路，圍繞品牌配置資源將是煙草行業(yè)發(fā)展的主要方向。在此過程中，品牌配置的原料資源是關(guān)鍵之一。

1 研究背景與現(xiàn)狀

對(duì)于各工業(yè)企業(yè)而言，不斷追求獲得更多優(yōu)質(zhì)原料、提高原料的普遍質(zhì)量是所有煙草人的共同追求，但是從客觀上講，優(yōu)質(zhì)原料的數(shù)量有限，因此，對(duì)于原料的判斷和確定顯得非常重要。對(duì)于各個(gè)工業(yè)企業(yè)而言，為了適配不同品牌的原料需求，需要有其自己獨(dú)特的原料選擇和判斷方法，以提高原料選擇的精準(zhǔn)度。因此，選料方法成為各個(gè)工業(yè)企業(yè)在形成自身特色產(chǎn)品時(shí)所考慮的重要因素。對(duì)原料進(jìn)行分類和確定的效率，在各個(gè)品牌發(fā)展過程中，將發(fā)揮越來越重要的作用。

多年來，近紅外光譜分析技術(shù)在煙草行業(yè)被廣泛應(yīng)用在煙葉的主要化學(xué)成分、在線控制、葉組配方等分析中，由于其快速、無損的特點(diǎn)，可以有效地提高測(cè)定煙葉化學(xué)成分的速度，減少人力投入，提高生產(chǎn)力［29］。目前，在煙草行業(yè)中，煙葉等級(jí)劃分是評(píng)判煙葉質(zhì)量的主要手段，而分級(jí)判斷主要根據(jù)煙葉的外觀特征［10］。目前，我國(guó)在煙草行業(yè)內(nèi)部，對(duì)于怎么劃分和確定煙葉等級(jí)，是根據(jù)我國(guó)的煙葉等級(jí)的品質(zhì)規(guī)定來劃分的，主要是依賴于人工分級(jí)，而對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的確定則更多是依賴于人的感官判斷，通過對(duì)照標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定來對(duì)煙葉劃分等級(jí)。這種方式在相當(dāng)程度上依靠人的主觀判定，存在一定程度的不穩(wěn)定性，效率較低。同時(shí)，由于人的感官標(biāo)準(zhǔn)程度不一，受客觀因素影響存在波動(dòng)，可復(fù)制性也有所欠缺。為此，《模型集群分析－隨機(jī)森林方法在煙葉分類中的應(yīng)用》已經(jīng)開始探討利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法結(jié)合近紅外光譜的技術(shù)對(duì)煙葉等級(jí)進(jìn)行建模，通過模型集群分析－隨機(jī)森林（MPA-RF）方法，取得了較好的分類結(jié)果。在這個(gè)結(jié)果上，本項(xiàng)目進(jìn)行了數(shù)據(jù)和方法上的創(chuàng)新性研究，通過研究對(duì)近紅外光譜數(shù)據(jù)的處理，使得運(yùn)用近紅外光譜進(jìn)行煙葉等級(jí)分類的工作可以更加順暢。在經(jīng)過預(yù)處理程序后，對(duì)這些煙葉近紅外光譜數(shù)據(jù)使用多種機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行分類的準(zhǔn)確性有了明顯提升。這有利于企業(yè)開展基于自身特色的煙葉選擇工作，可以為工業(yè)企業(yè)構(gòu)建自己的獨(dú)特性提供幫助與支持，提高機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)于煙葉分類工作的準(zhǔn)確度。

2 試驗(yàn)材料和方法

2.1 項(xiàng)目步驟

首先，通過近紅外光譜儀進(jìn)行煙葉原料進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)采集。然后整理各等級(jí)煙葉樣本的數(shù)據(jù)，通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，整理出幾套經(jīng)過預(yù)處理的數(shù)據(jù)集。再對(duì)各套數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的劃分，運(yùn)用SVM、決策樹以及隨機(jī)森林這3種較為常見的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證。最后通過比對(duì)訓(xùn)練以及驗(yàn)證的結(jié)果，分析各種數(shù)據(jù)預(yù)處理的效果，探索對(duì)近紅外光譜數(shù)據(jù)最有效的數(shù)據(jù)預(yù)處理及機(jī)器學(xué)習(xí)方法。

2.2 數(shù)據(jù)集

選取國(guó)內(nèi)梅州五華地區(qū)煙葉的6種不同等級(jí)的初烤煙樣本（B1F，B2F，B3F，C2F，C3F，X2F，由廣東中煙工業(yè)有限責(zé)任公司提供），每片煙葉均勻取樣，對(duì)于每個(gè)取出來的煙都要進(jìn)行近紅外光譜掃描，每個(gè)點(diǎn)掃描1條光譜。對(duì)總共528個(gè)樣本進(jìn)行劃分，其中422個(gè)為訓(xùn)練集，106個(gè)為測(cè)試集。

2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)方法

2.3.1 支持向量機(jī)

支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）［11］是一種常用的分類工具，能夠結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)優(yōu)化方法和核函數(shù)方法，通過最小化訓(xùn)練誤差和測(cè)試錯(cuò)誤，找到最優(yōu)的分類超平面。常用的核函數(shù)包括線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)、sigmoid核函數(shù)和徑向基核函數(shù)（RBF核函數(shù)）［12］。

2.3.2 決策樹

決策樹是一種預(yù)測(cè)模型，通過構(gòu)建樹狀結(jié)構(gòu)，將對(duì)象屬性與對(duì)象值之間建立映射關(guān)系，用于分類和回歸分析［13］。

2.3.3 隨機(jī)森林

隨機(jī)森林（Random Forest，RF）是一種集成學(xué)習(xí)算法，通過Bootstrap方法生成多個(gè)決策樹模型，并對(duì)模型進(jìn)行投票，最終得出分類結(jié)果［1415］。

3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

3.1 小波變換

小波變換（wavelet transform，WT）小波變換是一種信號(hào)時(shí)頻分析工具，能夠根據(jù)頻率動(dòng)態(tài)調(diào)整分析窗口，適用于非平穩(wěn)信號(hào)的分析和局部特征提取。

3.2 歸一化及標(biāo)準(zhǔn)化

3.2.1 歸一化

是為了將數(shù)據(jù)映射到0～1之間，去掉量綱的過程，讓計(jì)算更加合理，不會(huì)因?yàn)榱烤V問題導(dǎo)致1米與100mm產(chǎn)生不同。

3.2.2 標(biāo)準(zhǔn)化

所取用的數(shù)據(jù)在經(jīng)過了標(biāo)準(zhǔn)化后能夠使得每個(gè)特征的平均值都為0，標(biāo)準(zhǔn)差變?yōu)?，可以被廣泛的使用在許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法中（例如：支持向量機(jī)、邏輯回歸和類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。

從圖中可以看出，歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化后大幅度弱化了差異性較小的光譜波段所展現(xiàn)出的差異性。

3.3 二階差分

當(dāng)間距相等時(shí)，用下一個(gè)數(shù)值，減去上一個(gè)數(shù)值，就叫“一階差分”，做兩次相同的動(dòng)作，即再在一階差分的基礎(chǔ)上用后一個(gè)數(shù)值再減上一個(gè)數(shù)值一次，就叫“二階差分”。

當(dāng)自變量從x變到x+1時(shí)，函數(shù)y=y（x）一階差分的差分稱為二階差分。

Δ（Δy（x））=Δ（y（x+1）-y（x））=Δy（x+1）-Δy（x）

=（y（x+2）-y（x+1））-（y（x+1）-y（x））

=y（x+2）-2y（x+1）+y（x）

從圖示可以看出，通過二階差分，讓數(shù)據(jù)序列更平滑，同時(shí)可以消除數(shù)據(jù)中存在的噪聲，讓數(shù)據(jù)呈現(xiàn)極為規(guī)律的對(duì)稱形狀。

4 模型訓(xùn)練

使用SVM、決策樹以及隨機(jī)森林的方式分別對(duì)經(jīng)過預(yù)處理（4種方法）的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的訓(xùn)練，看最終訓(xùn)練結(jié)果并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析判斷。由于小波變換是我們?nèi)粘９ぷ髦袑?duì)軟紅外光譜進(jìn)行預(yù)處理的一般方法，因此可以把其視為原始數(shù)據(jù)。

4.1 SVM

使用SVM對(duì)小波變換、標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化以及二階差分的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出的結(jié)果分別是57.55%、54.37%、53.40%以及99.03%。明顯看出使用了二階差分的預(yù)處理對(duì)煙葉數(shù)據(jù)分類成效明顯，準(zhǔn)確性有了顯著提升。

由于SVM是較為常用的分類工具，因此可以作為其他分類的對(duì)照組進(jìn)行對(duì)比，以下的決策樹和隨機(jī)森林均會(huì)與SVM進(jìn)行比對(duì)。

4.2 決策樹

使用決策樹對(duì)小波變換、標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化以及二階差分的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出的結(jié)果分別是46.23%、97.09%、52.43%以及99.03%。對(duì)于決策樹而言，標(biāo)準(zhǔn)化和二階差分的數(shù)據(jù)預(yù)處理均有不錯(cuò)的表現(xiàn)。

4.3 隨機(jī)森林

使用隨機(jī)森林對(duì)小波變換、標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化以及二階差分的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出的結(jié)果分別是53.77%、61.17%、56.31%以及98.06%。對(duì)于隨機(jī)森林而言，二階差分的數(shù)據(jù)預(yù)處理有不錯(cuò)的表現(xiàn)。

4.4 分析比對(duì)

從上表可以看出，二階差分的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法在SVM、決策樹以及隨機(jī)森林三種機(jī)器學(xué)習(xí)方法中均取得了比較好的結(jié)果，以決策樹為例分析經(jīng)過了二階差分優(yōu)化后的數(shù)據(jù)集，在使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練后的測(cè)試集精準(zhǔn)度、召回率、準(zhǔn)確率都有了大幅度提升。

5 結(jié)束語

對(duì)于卷煙工業(yè)企業(yè)而言，原料是非常重要的一種資源，因此，原料的評(píng)判能力非常關(guān)鍵。準(zhǔn)確、高效地進(jìn)行原料等級(jí)的判斷，是很多卷煙工業(yè)企業(yè)未來或者是現(xiàn)在能夠進(jìn)行高質(zhì)量發(fā)展的重要能力之一。能夠快速、準(zhǔn)確地識(shí)別出符合企業(yè)特色的煙葉原料是企業(yè)能夠構(gòu)建自身競(jìng)爭(zhēng)力的重要基礎(chǔ)工作。本次工作通過對(duì)目前常用的近紅外光譜外數(shù)據(jù)使用二階差分的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，使得不同的機(jī)器學(xué)習(xí)方法均實(shí)現(xiàn)了對(duì)梅州五華產(chǎn)區(qū)6種等級(jí)煙葉高達(dá)99%左右的分類準(zhǔn)確率?？梢詾橄码A段對(duì)全國(guó)產(chǎn)區(qū)、全等級(jí)煙葉進(jìn)行全面高效分類工作起到一定的參考，并為企業(yè)運(yùn)用人工智能技術(shù)在實(shí)際生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中提供一定的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

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