基于SOFM網(wǎng)絡(luò)的烤煙感官質(zhì)量聚類模式分析

邵惠芳，趙昕宇，許自成，李東亮

1 河南農(nóng)業(yè)大學(xué)煙草學(xué)院，鄭州 450002；2 鄭州大學(xué)電氣工程學(xué)院，鄭州 450001；3 川渝中煙工業(yè)公司，成都 610066

基于SOFM網(wǎng)絡(luò)的烤煙感官質(zhì)量聚類模式分析

邵惠芳1，趙昕宇2，許自成1，李東亮3

1 河南農(nóng)業(yè)大學(xué)煙草學(xué)院，鄭州 450002；2 鄭州大學(xué)電氣工程學(xué)院，鄭州 450001；3 川渝中煙工業(yè)公司，成都 610066

影響烤煙感官質(zhì)量的因素是復(fù)雜多樣的，其中化學(xué)成分作為烤煙品質(zhì)的物質(zhì)基礎(chǔ)，是決定烤煙感官質(zhì)量的主要因素。而多種化學(xué)成分的綜合性影響決定了烤煙的感官質(zhì)量。本文從烤煙質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)的需要出發(fā)，首先運(yùn)用相關(guān)分析和方差分析方法篩選出主要化學(xué)成分或指標(biāo)作為考察因子，然后采用自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)烤煙感官質(zhì)量進(jìn)行聚類，最后借助于雷達(dá)圖對(duì)烤煙感官質(zhì)量和主要化學(xué)成分之間的關(guān)系進(jìn)行聚類模式分析。結(jié)果表明：319個(gè)烤煙樣本可以被分為9類，分別對(duì)應(yīng)9個(gè)化學(xué)成分組成模式和感官質(zhì)量表現(xiàn)模式之間的關(guān)系，在烤煙配方設(shè)計(jì)中可以利用這種模式對(duì)應(yīng)關(guān)系對(duì)煙葉進(jìn)行分類和選擇，從而提高配方設(shè)計(jì)的效率和科學(xué)性。

烤煙；感官質(zhì)量；SOFM網(wǎng)絡(luò)；聚類分析；雷達(dá)圖

煙草質(zhì)量評(píng)價(jià)是煙草行業(yè)的一項(xiàng)基礎(chǔ)性工作。當(dāng)前的煙草質(zhì)量評(píng)價(jià)研究一般是從煙葉的物理特性、化學(xué)成分、致香成分、外觀特性、感官質(zhì)量，以及加工工藝性、吸食安全性等方面著手，對(duì)煙草制品的某些特性及特性之間的相互關(guān)系進(jìn)行分析研究[1]。由于主流的煙草制品屬于一種吸食享用性產(chǎn)品，對(duì)煙草的質(zhì)量評(píng)價(jià)最終仍要落實(shí)到吸食時(shí)的感官質(zhì)量上[2]。

影響烤煙感官質(zhì)量的因素是復(fù)雜多樣的，不同產(chǎn)地、品種、部位、等級(jí)以及不同醇化處理的烤煙，其感官評(píng)吸都有可能表現(xiàn)出不同的特征，從而形成了不同香型、不同吃味特色[3-6]。在影響烤煙感官質(zhì)量的諸多因素中，烤煙內(nèi)在的化學(xué)成分作為烤煙品質(zhì)的物質(zhì)基礎(chǔ)，是決定烤煙感官質(zhì)量的主要因素。因此，對(duì)煙草化學(xué)成分與感官質(zhì)量之間的關(guān)系進(jìn)行研究具有重要意義?，F(xiàn)有研究多數(shù)是針對(duì)某一種或某一類化學(xué)物質(zhì)對(duì)感官質(zhì)量的影響進(jìn)行研究[7-11]，采用的分析方法主要是相關(guān)分析、方差分析、回歸分析等傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析方法[12-15]。由于烤煙感官質(zhì)量是多種化學(xué)成分對(duì)人體感官進(jìn)行綜合影響的結(jié)果，因此，在分析單類化學(xué)物質(zhì)的感官品質(zhì)基礎(chǔ)上，還需要綜合考察多種化學(xué)物質(zhì)與感官質(zhì)量之間的關(guān)系。一些學(xué)者在這方面也進(jìn)行了有益的探索[16-17]。

在進(jìn)行卷煙配方設(shè)計(jì)時(shí)，要綜合烤煙各項(xiàng)指標(biāo)的評(píng)定情況，對(duì)不同烤煙的作用和摻配比例作出判斷。本文從烤煙質(zhì)量綜合評(píng)定的需要出發(fā)，利用自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)烤煙感官質(zhì)量進(jìn)行聚類，然后采用雷達(dá)圖對(duì)烤煙感官質(zhì)量和主要化學(xué)成分之間的關(guān)系進(jìn)行聚類模式分析，以期建立烤煙化學(xué)成分和感官質(zhì)量之間的模式對(duì)應(yīng)關(guān)系，為卷煙配方設(shè)計(jì)逐步過渡到基于烤煙內(nèi)在的化學(xué)成分提供理論基礎(chǔ)。

1 材料與試驗(yàn)

供試材料來自川渝中煙工業(yè)公司庫存煙葉，多數(shù)原料來源地是國內(nèi)的云南、河南、四川、福建、貴州、湖南和陜西等主產(chǎn)煙區(qū)，少量原料來自于巴西、津巴布韋和美國。第個(gè)單料煙隨機(jī)取5箱，并在箱里上、中、下三個(gè)位置分別取樣，然后混合、制樣，共得到324個(gè)烤煙樣本。

烤煙樣本的感官質(zhì)量評(píng)分以標(biāo)準(zhǔn)YC/T138-1998煙草及煙草制品感官評(píng)價(jià)方法為基礎(chǔ)，由專業(yè)評(píng)吸人員進(jìn)行評(píng)吸，分別對(duì)香氣質(zhì)、香氣量、勁頭、濃度、余味、雜氣、刺激性等七項(xiàng)評(píng)吸指標(biāo)按照9分制評(píng)分，評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)如表1所列。表中未列的中間值表示相鄰狀態(tài)的中間情況。

表1 烤煙感官質(zhì)量評(píng)吸打分標(biāo)準(zhǔn)Tab. 1 Evaluation standard of fl ue-cured tobacco sensory quality

烤煙樣本的化學(xué)成分測定全部按照中華人民共和國煙草行業(yè)的有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行。總糖、還原糖、總植物堿、鉀、氯、總氮、蛋白質(zhì)、淀粉等化學(xué)成分采用YC/T 159-2002等標(biāo)準(zhǔn)中的連續(xù)流動(dòng)法測定；PH值、石油醚、酚類化合物采用YC/T 222—2007等標(biāo)準(zhǔn)方法測定；果膠含量與纖維素含量分別采用酶解-流動(dòng)分析法測定。

2 數(shù)據(jù)分析與建模

2.1 樣本數(shù)據(jù)基本統(tǒng)計(jì)

烤煙樣本檢測的常規(guī)化學(xué)成分或指標(biāo)有總植物堿、還原糖、氯、鉀、總糖、總氮、pH值、醚提取物、蛋白質(zhì)、揮發(fā)堿、揮發(fā)酸、淀粉、果膠和纖維素共14項(xiàng)，原有324個(gè)樣本經(jīng)過離群點(diǎn)檢測、剔除后，剩余樣本共319個(gè)。本文的數(shù)據(jù)分析與建模均采用Matlab R2012a軟件。

各化學(xué)成分或指標(biāo)的檢測結(jié)果統(tǒng)計(jì)見表2。可以看到，除了氯和醚提取物表現(xiàn)出峰度偏高、偏度偏高之外，其他化學(xué)成分的峰度值均接近于3，偏度值均接近于0，說明均基本符合正態(tài)分布特征，樣本數(shù)據(jù)分布良好。7個(gè)評(píng)吸指標(biāo)的得分統(tǒng)計(jì)見表3?？梢姡^大多數(shù)樣本的得分在4至7分之間，而且，各評(píng)吸指標(biāo)得分也基本符合正態(tài)分布特征。

表2 烤煙樣本常規(guī)化學(xué)成分檢測結(jié)果統(tǒng)計(jì)Tab. 2 Statistics of conventional chemical composition of fl ue-cured tobacco samples %

表3 烤煙樣本感官質(zhì)量評(píng)吸得分統(tǒng)計(jì)Tab. 3 Statistics of sensory quality of fl ue-cured tobacco samples

2.2 建模變量篩選

在樣本評(píng)吸指標(biāo)得分中，大多數(shù)都為整數(shù)，只有少數(shù)是精確到小數(shù)點(diǎn)后一位。為了方差分析時(shí)減少感官質(zhì)量評(píng)價(jià)的類別數(shù)，使各類別有足夠多的樣本，首先對(duì)評(píng)吸指標(biāo)得分進(jìn)行了整數(shù)化歸約預(yù)處理。然后，以4、5、6、7分值作為各評(píng)吸指標(biāo)的得分檔次劃分，分別對(duì)總植物堿、還原糖、氯、鉀、總糖、總氮、pH值、醚提取物、蛋白質(zhì)、揮發(fā)堿、揮發(fā)酸、淀粉、果膠和纖維素等14個(gè)常規(guī)化學(xué)成分進(jìn)行單因素方差分析。表4所列為方差分析所得的概率P值，較小的P值說明差異顯著。

表4 烤煙常規(guī)化學(xué)成分與評(píng)吸指標(biāo)之間的單因素方差分析的p值Tab. 4 P-value of single factor variance analysis between conventional chemical components and smoking indexes of fl ue-cured tobacco

可以看出，揮發(fā)酸、淀粉和纖維素含量在各評(píng)吸指標(biāo)的不同得分檔次之間差異均不顯著，表明它們對(duì)烤煙感官質(zhì)量的影響不明顯；而其他的化學(xué)成分均對(duì)某些感官質(zhì)量指標(biāo)得分有顯著影響。比如，總植物堿含量對(duì)香氣量、勁頭、濃度、刺激性有顯著影響；還原糖含量對(duì)勁頭、濃度、余味、雜氣、刺激性有顯著影響等。

另外，通過對(duì)不同化學(xué)成分相互之間的相關(guān)性進(jìn)行分析可知，揮發(fā)堿含量與總植物堿含量極顯著相關(guān)，兩者只是與纖維素的相關(guān)程度稍有不同；蛋白質(zhì)與總氮含量極顯著相關(guān)；還原糖與總糖含量極顯著相關(guān)。為減少模式變量，可以不用單獨(dú)分析揮發(fā)堿、蛋白質(zhì)和總糖含量與烤煙感官質(zhì)量之間的關(guān)系，因?yàn)樗麄兊囊?guī)律性分別與總植物堿、總氮和還原糖基本一致。

綜合上述相關(guān)分析和方差分析的結(jié)果，最終在烤煙的總植物堿、還原糖、氯、鉀、總糖、總氮、pH值、醚提取物、蛋白質(zhì)、揮發(fā)堿、揮發(fā)酸、淀粉、果膠和纖維素等常規(guī)化學(xué)成分或指標(biāo)中，選擇總植物堿、還原糖、氯、鉀、總氮、醚提取物、果膠和pH值等8個(gè)指標(biāo)作為模式變量，考察它們與烤煙感官評(píng)吸質(zhì)量之間的關(guān)系。

2.3 利用SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類

聚類屬于一種觀察式學(xué)習(xí)，通過對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律的不斷發(fā)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)相似點(diǎn)的聚類。常用的聚類方法有系統(tǒng)聚類、k均值聚類、高斯混合模型聚類等。本文采用自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類方法，對(duì)烤煙感官質(zhì)量進(jìn)行聚類分析。

自組織特征映射（Self-Organizing Feature Map，簡稱SOFM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1981年由芬蘭的T.Kohonen教授提出的，又稱為Kohonen網(wǎng)絡(luò)。SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提出是在對(duì)人腦神經(jīng)元的研究基礎(chǔ)上，認(rèn)為神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在接受外界輸入模式時(shí)，會(huì)分為不同的對(duì)應(yīng)區(qū)域，第個(gè)區(qū)域?qū)斎肽Ｊ骄哂胁煌捻憫?yīng)特征，而且這個(gè)過程是自動(dòng)完成的。自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)目前已在許多領(lǐng)域的聚類分析中得到有效應(yīng)用。

SOFM網(wǎng)絡(luò)共有兩層，分別叫輸入層和輸出層。輸入層神經(jīng)元通過權(quán)向量將輸入向量匯集到輸出層神經(jīng)元，輸出層是SOFM網(wǎng)絡(luò)的核心，一般采用競爭算法，也叫競爭層。輸出層神經(jīng)元排列有多種形式，如一維線陣、二維平面陣列或者三維柵格陣列等。如圖1所示為競爭層一維線陣排列的SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。

圖1 一維競爭層的SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig. 1 Structure of SOFM neural network with one-dimensional competition layer

SOFM網(wǎng)絡(luò)采用的學(xué)習(xí)算法稱為Kohonen算法，網(wǎng)絡(luò)權(quán)值調(diào)整時(shí)獲勝神經(jīng)元對(duì)鄰近神經(jīng)元的抑制是由近及遠(yuǎn)逐步增強(qiáng)的，不僅獲勝神經(jīng)元要調(diào)整權(quán)值，鄰近神經(jīng)元也要程度不同地調(diào)整權(quán)值。其常用的側(cè)抑制函數(shù)有墨西哥帽函數(shù)、大禮帽函數(shù)等。在網(wǎng)絡(luò)權(quán)值調(diào)整過程中，一般結(jié)合退火函數(shù)來逐漸縮小鄰域范圍，并減小學(xué)習(xí)率，最終在滿足一定條件時(shí)停止訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)結(jié)束。

根據(jù)烤煙感官質(zhì)量聚類分析的要求，設(shè)定SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層為7個(gè)神經(jīng)元，分別對(duì)應(yīng)7個(gè)感官評(píng)吸指標(biāo)；輸出層嘗試采用不同的形式。首先選擇二維陣列形式，共8×8個(gè)神經(jīng)元。對(duì)樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)如圖2所示。其中，（a）是SOFM網(wǎng)絡(luò)競爭層各神經(jīng)元的距離表示，顏色越淡，表示距離越近，神經(jīng)元所代表的模式之間就越相似；顏色越深，則表示距離越遠(yuǎn)，神經(jīng)元所代表的模式間差異就越明顯。（b）是各個(gè)神經(jīng)元的命中樣本數(shù)及分布。

由圖2可以看出，樣本數(shù)據(jù)大致被劃分為6-9個(gè)區(qū)域，還有極少數(shù)的樣本與其他樣本之間差異明顯。為了進(jìn)一步明確聚類結(jié)果，將SOFM網(wǎng)絡(luò)的輸出層改為一維線陣排列，并通過多次試驗(yàn)確定輸出層神經(jīng)元取9個(gè)。輸入樣本進(jìn)行訓(xùn)練后，網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)如圖3所示?？梢姡?19個(gè)樣本被聚類成9類，樣本數(shù)分別為25、12、58、23、48、25、30、44和54。

圖2 二維陣列輸出的SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類Fig. 2 Output of SOFM neural network clustering with two-dimensional array

圖3 一維線陣輸出的SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類Fig. 3 Output of SOFM neural network clustering with one-dimensional array

為了比較SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類與其他常用聚類方法的差異，本文還分別采用系統(tǒng)聚類和k均值聚類方法對(duì)烤煙樣本的感官質(zhì)量進(jìn)行了聚類試驗(yàn)，結(jié)果表明不同聚類方法之間存在較大差異。除了一些具體參數(shù)，比如初始點(diǎn)選擇、距離度量方法的不同所產(chǎn)生的差異之外，主要差異是聚類方法本身不同所導(dǎo)致的。三種聚類方法中，系統(tǒng)聚類方法是嚴(yán)格依據(jù)樣本點(diǎn)之間的某種距離度量進(jìn)行聚類，聚類結(jié)果中往往出現(xiàn)很多單樣本點(diǎn)的類，而其他大量樣本又被劃為一類，因此受數(shù)據(jù)噪聲影響較大，不利于大樣本集的聚類分析；k均值聚類方法也是采用某種距離度量，但其采用迭代的方式進(jìn)行聚類，聚類結(jié)果受聚類初始點(diǎn)的影響較大。而SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依據(jù)樣本點(diǎn)的相似性和空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行聚類，并且有趨于等量分配的特性，因此不易受數(shù)據(jù)噪聲影響，適合于大樣本集的分析；通過隨機(jī)化處理，其迭代過程受初始點(diǎn)的影響也較小。

2.4 聚類模式分析

根據(jù)SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類的結(jié)果，對(duì)香氣質(zhì)、香氣量、勁頭、濃度、余味、雜氣、刺激性等7個(gè)評(píng)吸指標(biāo)進(jìn)行分類匯總，各指標(biāo)的類內(nèi)均值列于表5中。同時(shí)，對(duì)總植物堿、還原糖、氯、鉀、總氮、醚提取物、果膠、pH值等8個(gè)化學(xué)成分或指標(biāo)也進(jìn)行分類匯總，其類內(nèi)均值列于表6中。

表5 烤煙感官質(zhì)量聚類的類內(nèi)均值Tab. 5 Average value of fl ue-cured tobacco sensory quality in clusters

表6 烤煙主要化學(xué)成分聚類的類內(nèi)均值Tab. 6 Average value of main chemical compositions of fl ue-cured tobacco in clusters %

為了便于直觀比較各類的不同模式，將各類的均值數(shù)據(jù)以雷達(dá)圖形式展示，如圖4所示。由于不同指標(biāo)的均值之間存在較大差異，并且不同指標(biāo)的數(shù)據(jù)離散程度不同，為了明確各指標(biāo)在不同模式之間的差異和變化情況，雷達(dá)圖中展示的是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了z-score規(guī)范化處理后的結(jié)果。因此，圖4中的零刻度對(duì)應(yīng)樣本均值，大于0的數(shù)值說明該變量值比樣本均值偏高，小于0的數(shù)值說明該變量值比樣本均值偏低。

圖4 烤煙感官質(zhì)量與化學(xué)成分的聚類模式Fig. 4 Clustering patterns of fl ue-cured tobacco sensory quality and chemical composition

根據(jù)圖4所示，可以將聚類所得烤煙各模式的特征歸納如下：

類I：評(píng)吸指標(biāo)中，香氣質(zhì)、香氣量、余味、雜氣得分較高，濃度、刺激性適中，而勁頭得分很低；化學(xué)成分或指標(biāo)中，還原糖含量較高，氯、果膠含量適中，而總植物堿、鉀、總氮、pH值較低，醚提取物含量很低。

類II：評(píng)吸指標(biāo)中，香氣質(zhì)、香氣量、余味、雜氣、刺激性得分很高，濃度較好，而勁頭適中；化學(xué)成分或指標(biāo)中，還原糖含量很高，果膠、pH值較高，氯含量適中，而鉀、總氮、醚提取物和總植物堿含量較低。

類III：評(píng)吸指標(biāo)中，余味、雜氣、刺激性得分較高，而香氣質(zhì)、香氣量、勁頭、濃度比平均值略高一些；化學(xué)成分或指標(biāo)中，還原糖和果膠含量較高，其他成分指標(biāo)適中，而總氮含量比均值略低一些。

類IV：評(píng)吸指標(biāo)中，香氣量、勁頭、濃度表現(xiàn)良好，香氣質(zhì)、余味、雜氣也較好，而刺激性比平均值略強(qiáng)；化學(xué)成分或指標(biāo)中，總植物堿含量很高，鉀、總氮、醚提取物、果膠含量較高，氯含量適中，而還原糖含量很低，pH值偏低。

類V：評(píng)吸指標(biāo)中，勁頭、濃度表現(xiàn)較好，香氣質(zhì)、香氣量適中，而余味、雜氣、刺激性表現(xiàn)較差；化學(xué)成分或指標(biāo)中，總植物堿和醚提取物含量很高，總氮含量也較高，鉀、果膠含量適中，而氯含量偏低，還原糖含量、pH值很低。

類VI：評(píng)吸指標(biāo)中，勁頭得分較高，濃度表現(xiàn)適中，其他指標(biāo)較差，其中刺激性表現(xiàn)最差；化學(xué)成分或指標(biāo)中，總植物堿、總氮含量很高，醚提取物含量較高，鉀含量適中，而氯、果膠和pH值較低，還原糖含量最低。

類VII：所有評(píng)吸指標(biāo)得分都很低；化學(xué)成分或指標(biāo)中，總植物堿含量很低，還原糖、氯、鉀含量適中，總氮、醚提取物、果膠含量較低，pH值較高。

類VIII：評(píng)吸指標(biāo)中，香氣質(zhì)、余味、雜氣表現(xiàn)適中，香氣量、勁頭、濃度較差，而刺激性表現(xiàn)較好；化學(xué)成分或指標(biāo)中，總植物堿含量很低，總氮、醚提取物也較低，氯、鉀、果膠含量適中，而還原糖含量、pH值較高。

類IX：所有評(píng)吸指標(biāo)得分都適中或略低；化學(xué)成分或指標(biāo)中，氯含量、pH值略高，而其他成分的含量適中。

3 結(jié)論與討論

由于煙草的品種、屬性存在多樣性，煙草制品的化學(xué)成分種類也數(shù)目龐大，因此構(gòu)建科學(xué)的煙草質(zhì)量評(píng)價(jià)體系只能從簡到繁、從易到難逐步展開，發(fā)現(xiàn)和提取其主要特征和主要化學(xué)成分之間的關(guān)系?，F(xiàn)有研究即主要依據(jù)對(duì)烤煙濃香型、中間香型、清香型的劃分，對(duì)烤煙中的個(gè)別化學(xué)成分與感官質(zhì)量之間的關(guān)系進(jìn)行分析，得出不同香型烤煙中此類化學(xué)成分與感官質(zhì)量之間存在正相關(guān)或負(fù)相關(guān)關(guān)系[7]。而實(shí)際上，影響烤煙感官質(zhì)量的因素眾多，同一香型不同產(chǎn)地烤煙的化學(xué)成分含量也可能存在顯著差異[8]。多項(xiàng)研究結(jié)果認(rèn)為，對(duì)煙葉總體評(píng)吸質(zhì)量影響最顯著的化學(xué)指標(biāo)有總氮、煙堿、還原糖、氯、鉀等[6,9-10,18]；在一定含量范圍內(nèi)，多數(shù)主要化學(xué)成分或指標(biāo)與烤煙評(píng)吸質(zhì)量之間呈現(xiàn)出線性或二次曲線關(guān)系[11,14]。為了將各種化學(xué)成分的復(fù)雜影響綜合起來考慮，一些研究也試圖采用糖堿比、氮堿比、鉀氯比、鉀硫比等指標(biāo)[6,14,19]，以及煙葉碳氮平衡來描述化學(xué)成分與感官質(zhì)量之間的關(guān)系[12]；或者采用一定的加權(quán)系數(shù)和多輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來綜合考量多個(gè)化學(xué)成分對(duì)感官質(zhì)量的影響[16-17]。但是這些方法與研究結(jié)果很難直接應(yīng)用于煙草企業(yè)的卷煙產(chǎn)品設(shè)計(jì)中。

在煙葉配方設(shè)計(jì)或原料選擇時(shí)，有經(jīng)驗(yàn)的配方設(shè)計(jì)人員會(huì)充分考慮原料或葉組的感官質(zhì)量各指標(biāo)之間的平衡，并根據(jù)對(duì)原料煙葉的感官質(zhì)量評(píng)價(jià)對(duì)其進(jìn)行可用性分類與評(píng)價(jià)。實(shí)際上，原料或葉組的感官質(zhì)量各指標(biāo)之間的平衡對(duì)應(yīng)著各化學(xué)成分之間的平衡。本文由此點(diǎn)出發(fā)，從感官質(zhì)量的角度對(duì)不同來源的烤煙進(jìn)行聚類分析，不僅符合產(chǎn)品設(shè)計(jì)的實(shí)際需要，而且有利于去繁就簡地找出烤煙內(nèi)在化學(xué)成分和感官質(zhì)量之間的模式對(duì)應(yīng)關(guān)系。與常用的一些聚類方法相比較，本文采用的SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有良好的自組織、自適應(yīng)特性，其受數(shù)據(jù)噪聲影響小，比較適合烤煙大樣本集的聚類分析。

通過聚類分析，319個(gè)烤煙樣本被分為9類，同時(shí)也是9個(gè)化學(xué)成分組成模式和感官質(zhì)量表現(xiàn)模式之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。這些模式關(guān)系不僅蘊(yùn)含了單個(gè)化學(xué)成分與感官質(zhì)量不同指標(biāo)之間的關(guān)系，比如總植物堿、還原糖含量對(duì)感官質(zhì)量起到了重要作用，較高的總植物堿含量可以得到較好的勁頭表現(xiàn)，還原糖含量越高越有利于香氣質(zhì)、香氣量、余味和雜氣的表現(xiàn)等；而且是從整體上對(duì)多種化學(xué)成分與烤煙感官質(zhì)量之間的關(guān)系進(jìn)行綜合性描述。在烤煙配方設(shè)計(jì)和原料選擇過程中，可以利用這種模式對(duì)應(yīng)關(guān)系有針對(duì)性的選擇煙葉原料，或者對(duì)不同原料的使用價(jià)值進(jìn)行分類判別，從而進(jìn)一步提高配方設(shè)計(jì)的效率和科學(xué)性。

另外，本文的聚類分析是基于烤煙所有評(píng)吸指標(biāo)的重要性都相同，以便于用同一標(biāo)準(zhǔn)來衡量不同模式類中烤煙主要化學(xué)成分與感官質(zhì)量之間的相互關(guān)系。在應(yīng)用中還可以根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)對(duì)不同的評(píng)吸指標(biāo)加以特殊考量，譬如對(duì)各個(gè)評(píng)吸指標(biāo)賦予一定的權(quán)重系數(shù)，然后再進(jìn)行相應(yīng)的聚類分析和測算，以滿足不同產(chǎn)品設(shè)計(jì)的需要。

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Clustering pattern analysis of sensory quality in fl ue-cured tobacco based on SOFM network

SHAO Huifang1, ZHAO Xinyu2, XU Zicheng1, LI Dongliang3
1 School of Tobacco Science, Henan Agricultural University, Zhengzhou 450002, China;2 School of Electrical Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, China;3 China Tobacco Chuanyu Industrial Co., Ltd., Chengdu 610066, China

Factors in fl uencing sensory quality of fl ue-cured tobacco are complex and diverse with chemical component as the deciding one. In this paper,the main chemical composition indexes were screened out as examining factors by correlation analysis and variance analysis method. Self-organizing feature map (SOFM) neural network was applied to cluster sensory quality of fl ue-cured tobacco. Clustering pattern analysis was conducted on the relationship of sensory quality and main chemical composition based upon radar chart. Results indicated that: 319 fl ue-cured tobacco samples could be categorized into nine groups which corresponded to the relationship between nine main chemical composition patterns and fl ue-cured tobacco sensory quality. This pattern relationship could be used in formula design to categorize and select fl ue-cured tobacco, thus improve efficiency of formula design.

fl ue-cured tobacco; sensory quality; SOFM network; clustering analysis; radar chart

邵惠芳，趙昕宇，許自成，等. 基于SOFM網(wǎng)絡(luò)的烤煙感官質(zhì)量聚類模式分析[J]. 中國煙草學(xué)報(bào)，2016,22（1）

川渝中煙工業(yè)公司科技攻關(guān)項(xiàng)目（CYZY200701）

邵惠芳（1971—），副教授，博士，碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)闊熑~質(zhì)量評(píng)價(jià)、數(shù)據(jù)分析與挖掘，Email：shf.email@163.com

許自成（1964—），教授，博士，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)闊煵萜焚|(zhì)生態(tài)、煙草營養(yǎng)與煙葉質(zhì)量評(píng)價(jià)，Email：zcxu@sohu.com

2015-01-23

：SHAO Huifang, ZHAO Xinyu, XU Zicheng, et al.Clustering pattern analysis of sensory quality in fl ue-cured tobacco based on SOFM network[J].Acta Tabacaria Sinica, 2016, 22（1）