基于熵權(quán)模糊綜合評價(jià)法的江西烤煙感官質(zhì)量評價(jià)

焦紹赫，何寬信，王念磊，張啟明，張海偉，趙攀攀

（1.江西省煙草科學(xué)研究所，江西 南昌 330025；2.浙江中煙工業(yè)有限公司技術(shù)中心，浙江 杭州 310008）

感官評吸是衡量煙葉品質(zhì)優(yōu)劣的重要手段和依據(jù)，如何選用適當(dāng)?shù)脑u吸數(shù)據(jù)分析方法對烤煙感官質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)已成為相關(guān)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。邵慧芳等［1］運(yùn)用 SOFM網(wǎng)絡(luò)對烤煙感官品質(zhì)進(jìn)行了聚類分析，張勇剛等［2］運(yùn)用物元可拓法建立了烤煙感官質(zhì)量評價(jià)模型，王欣等［3］采用加權(quán)和法對湖北煙葉感官質(zhì)量進(jìn)行了分析。由于評吸數(shù)據(jù)本身具有一定的模糊特性［4-5］，模糊綜合評價(jià)可以根據(jù)模糊數(shù)學(xué)隸屬度的原理將評吸數(shù)據(jù)的定性評價(jià)轉(zhuǎn)化為定量評價(jià)，因此，用模糊數(shù)學(xué)的思想建立烤煙感官質(zhì)量評價(jià)體系往往比傳統(tǒng)方法更為客觀、有效。

目前，烤煙模糊綜合評價(jià)方法權(quán)重的確定主要依靠評吸專家主觀賦值、層次分析等主觀方法［2，6］，但此方法過度依賴專家的主觀認(rèn)識，導(dǎo)致在一定程度上并未完全真實(shí)地反映數(shù)據(jù)的原始情況。熵權(quán)法是綜合考慮各因素所能提供信息量的一種數(shù)學(xué)計(jì)算方法，可以較為準(zhǔn)確地反映各指標(biāo)因素所蘊(yùn)含的有效信息，進(jìn)而對指標(biāo)因素進(jìn)行量化處理［7］。熵權(quán)法已較廣泛地應(yīng)用于品種評價(jià)、土地營養(yǎng)狀況評價(jià)、生態(tài)安全評價(jià)等領(lǐng)域［8-10］。本研究運(yùn)用熵權(quán)理論結(jié)合模糊綜合評價(jià)法對江西烤煙感官質(zhì)量進(jìn)行分析探討，以期明確江西烤煙感官質(zhì)量現(xiàn)狀，為煙葉大田生產(chǎn)技術(shù)改進(jìn)提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

供試材料為2016年江西省16個產(chǎn)煙鄉(xiāng)鎮(zhèn)共32份煙葉樣品（C3F、B2F各16份）。取樣點(diǎn)具體包括：安福寮塘、安福嚴(yán)田、峽江馬埠、信豐嘉定、信豐正平、安遠(yuǎn)龍布、石城豐山、石城高田、黎川日峰、廣昌甘竹、瑞金壬田、瑞金九堡、會昌中村、會昌高排、宜黃黃陂、樂安鰲溪。

1.2 試驗(yàn)方法

1.2.1 數(shù)據(jù)采集 由全國卷煙評吸委員會部分委員（12名）依照《YC/T138-1998煙草及煙草制品感官評吸方法》對供試煙葉樣品進(jìn)行感官評吸打分，將打分結(jié)果作為評價(jià)數(shù)據(jù)。

1.2.2 評價(jià)因子及評價(jià)集的確立 本研究評價(jià)指標(biāo)因子集為F =｛煙氣濃度、香氣量、香氣質(zhì)、雜氣、刺激性、余味｝；將各評價(jià)因子劃分為好、較好、中等、稍差、差5個質(zhì)量檔次，得到評判集為G =｛好，較好，中等，稍差，差｝=｛Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ，Ⅴ｝。

1.2.3 評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的確定 為確定評判集所劃分的5個質(zhì)量檔次的臨界值（表1），本研究采用張勇剛等［11］的方法，將每個指標(biāo)因子的最大值、最小值、平均值分別作為最優(yōu)值、最差值、中等值，將最優(yōu)值與中等值的中間值作為較好值，將最差值與平均值的中間值作為較差值。

表1 烤煙感官評吸質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)的等級臨界值

1.2.4 各評價(jià)指標(biāo)熵值及熵權(quán)計(jì)算 依據(jù)程啟月［12］的方法進(jìn)行計(jì)算，主要包括以下3個步驟：

（1）原始數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。首先將原始數(shù)據(jù)按照矩陣X（m個評價(jià)指標(biāo)，n個評價(jià)對象）進(jìn)行排列，形成原始矩陣：

由于本試驗(yàn)所選取的評吸指標(biāo)數(shù)據(jù)均屬于越大越優(yōu)型，將原始矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換公式為：

轉(zhuǎn)換后得到標(biāo)準(zhǔn)矩陣E = ( eij)m·n（eij為第j個評價(jià)對象在第i個指標(biāo)上的標(biāo)準(zhǔn)值），eij∈［0，1］。

（2）熵值計(jì)算。熵值的計(jì)算公式為：

（3）熵權(quán)計(jì)算。計(jì)算公式為：

1.2.5 基于熵權(quán)的模糊綜合評價(jià)

（1）模糊關(guān)系矩陣構(gòu)建。對評判集G與評價(jià)指標(biāo)因子集F進(jìn)行單因子評價(jià)，構(gòu)建單因子模糊關(guān)系矩陣R：

式中，n為評判集等級個數(shù)，m為評價(jià)指標(biāo)因子的個數(shù)，rij為評價(jià)指標(biāo)i對等級j的隸屬度。由于感官評吸質(zhì)量各指標(biāo)均屬于越大越優(yōu)型，選用半升梯度函數(shù)來確定隸屬度［13］，隸屬于第Ⅰ級（j=1）的隸屬函數(shù)為：

隸屬于 j（j=2，3，4，…，m-1） 級的隸屬函數(shù)為：

隸屬于最后1級（j=m） 的隸屬函數(shù)為：

式中，Sij為指標(biāo)i在j等級的標(biāo)準(zhǔn)值，Ci為指標(biāo)i 的原始值。由此可計(jì)算得到各評價(jià)對象的單因子評價(jià)矩陣R。

（2）綜合評判結(jié)果計(jì)算?？緹煾泄儋|(zhì)量評判結(jié)果的計(jì)算公式為：

式中，Wi為每個評價(jià)指標(biāo)所占的權(quán)重，“ 。”為模糊運(yùn)算符號。

2 結(jié)果與分析

2.1 感官評價(jià)指標(biāo)熵值、熵權(quán)分析

熵在信息論中是系統(tǒng)無序程度的度量，熵值越大，表示系統(tǒng)越混亂，攜帶的有效信息越少，效用值越低，熵權(quán)越??；熵值越小，表示系統(tǒng)越有序，攜帶有效信息量較多，效用值越高，熵權(quán)越大［13-14］。從表2可以看出，中部葉樣品在香氣量、刺激性和余味上存在較大差異，在濃度上差異較??；上部葉則在香氣量、濃度上差距較明顯，在余味上差異較小。

表2 烤煙感官質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)熵值和熵權(quán)

2.2 模糊綜合評價(jià)分析

從綜合評價(jià)結(jié)果（表3）來看，安福寮塘、嚴(yán)田的中部葉感官評吸質(zhì)量最好，評價(jià)等級均為Ⅰ級；安福嚴(yán)田的上部葉、信豐嘉定及信豐正平的中部葉評價(jià)等級為Ⅱ級；峽江馬埠、信豐正平、安遠(yuǎn)龍布、石城豐山、石城高田、黎川日峰、廣昌甘竹、瑞金壬田和九堡、會昌高排的上部葉為Ⅲ級；瑞金壬田和九堡、會昌中村和高排的中部葉，宜黃黃陂、樂安鰲溪的上部葉為Ⅳ級；峽江馬埠的中部葉、會昌中村的上部葉以及樂安鰲溪的中部葉感官評吸質(zhì)量最差，為Ⅴ級。

從所有樣品對評判等級的隸屬度來看，16個評價(jià)對象中部葉感官質(zhì)量以安福寮塘、安福嚴(yán)田、信豐嘉定、信豐正平表現(xiàn)較好，宜黃黃陂、瑞金九堡、峽江馬埠、樂安鰲溪表現(xiàn)較差；上部葉感官質(zhì)量以安福寮塘、安福嚴(yán)田、信豐嘉定、廣昌甘竹表現(xiàn)較好，安遠(yuǎn)龍布、宜黃黃陂、樂安鰲溪、會昌中村表現(xiàn)較差。此外，從煙葉部位來看，中部葉感官評吸質(zhì)量隸屬于Ⅲ級及以上狀態(tài)的所占比例為56.25%，而上部葉所占比例達(dá)到81.25%。

表3 不同產(chǎn)地?zé)熑~模糊綜合評價(jià)及指數(shù)和法得分

將綜合評價(jià)結(jié)果與感官評吸總分進(jìn)行對比可知，模糊綜合評價(jià)結(jié)果中判定等級較高的對象評吸總分較高，等級較低的評價(jià)對象評吸總分也較低，兩種方法結(jié)果基本一致。

3 結(jié)論與討論

本研究通過將熵權(quán)法與模糊綜合評價(jià)結(jié)合，不僅得到與傳統(tǒng)評吸得分相近的結(jié)果，也對江西煙區(qū)不同產(chǎn)地?zé)熑~感官質(zhì)量進(jìn)行等級隸屬度的判斷，結(jié)果表明，部分產(chǎn)區(qū)相鄰等級的隸屬度較接近，以信豐正片中部葉為例，對Ⅲ級的隸屬度為0.475，對Ⅳ級的隸屬度為0.443，說明當(dāng)對感官質(zhì)量存在不良影響的因素出現(xiàn)時，產(chǎn)區(qū)等級隸屬度可能會發(fā)生變化，因此，針對此類產(chǎn)區(qū)，應(yīng)采取措施消除感官質(zhì)量的不利因素，使煙葉品質(zhì)維持在較高等級。

熵權(quán)法是在多個評價(jià)對象的情況下對評價(jià)目標(biāo)因子進(jìn)行權(quán)重確定的有效方法，可有效解決多因子客觀賦權(quán)法計(jì)算繁瑣、未考慮多個評價(jià)對象內(nèi)在聯(lián)系等問題［15-17］。本研究根據(jù)感官評吸指標(biāo)的不同變異程度，運(yùn)用熵權(quán)法對指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行賦值，結(jié)果表明，香氣量在烤煙中、上部葉評價(jià)體系中所占的權(quán)重均較大，說明江西各產(chǎn)地烤煙在香氣量得分方面的表現(xiàn)存在較大差異。研究表明，煙葉香氣受煙株大田生態(tài)條件、烤煙品種、施肥、采收成熟度以及烘烤工藝等諸多因素的影響［18-22］，因此，在大田生產(chǎn)過程中，針對香氣不足的產(chǎn)區(qū)，應(yīng)采取適當(dāng)?shù)脑耘?、調(diào)制措施提升煙葉香氣量，從而促進(jìn)煙葉質(zhì)量均衡提高。

此外，熵權(quán)法雖然消除了人為因素對評吸指標(biāo)權(quán)重的影響，但在實(shí)際卷煙生產(chǎn)中，部分工業(yè)企業(yè)對煙葉原料感官指標(biāo)的偏好程度仍存在一定的差異，因此，對于感官評吸指標(biāo)存在不同要求的評價(jià)工作，熵權(quán)法的應(yīng)用需繼續(xù)討論。

［1］邵惠芳. 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）：13-23.

［2］張勇剛，張學(xué)偉，高遠(yuǎn)，等. 物元可拓法在烤煙感官質(zhì)量評價(jià)中的應(yīng)用［J］. 西北農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2010，19（10）：96-100.

［3］王欣，趙云飛，閆鐵軍，等. 湖北煙區(qū)烤煙感官質(zhì)量評價(jià)及與津巴布韋烤煙的相似性分析［J］. 煙草科技，2010（11）：5-8.

［4］王育軍，周冀衡，李強(qiáng)，等. 曲靖煙葉化學(xué)成分可用性及其對感官評吸質(zhì)量的影響［J］. 煙草科技，2014（11）：67-73.

［5］李東亮，胡軍，許自成，等. 單料煙感官質(zhì)量的層次模糊綜合評價(jià)［J］. 鄭州輕工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2007，22（1）：27-30.

［6］許自成，黎妍妍，肖漢乾，等. 湘南煙區(qū)生態(tài)因素與烤煙質(zhì)量的綜合評價(jià)［J］. 植物生態(tài)學(xué)報(bào)，2008，32（1）：226-234.

［7］劉鑫. 基于熵權(quán)模糊模型的土壤重金屬生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)［J］. 安全與環(huán)境學(xué)報(bào)，2016，16（5）：384-389.

［8］黃海新. 自適應(yīng)特征熵權(quán)模糊C均值聚類算法的研究［J］. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2016，36（1）：219-223.

［9］高長波，陳新庚，韋朝海，等. 熵權(quán)模糊綜合評價(jià)法在城市生態(tài)安全評價(jià)中的應(yīng)用［J］. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2006，17（10）：1923-1927.

［10］孫繼鵬，魏永霞，馮鼎銳，等. 黑龍江西部玉米調(diào)虧灌溉評價(jià)—— 基于熵權(quán)的模糊物元模型［J］. 農(nóng)機(jī)化研究，2016（12）：149-154.

［11］張勇剛，宋朝鵬，李常軍，等. 熵權(quán)模糊綜合評價(jià)法在烤煙感官質(zhì)量評價(jià)中的應(yīng)用［J］. 中國煙草學(xué)報(bào)，2010，16（6）：33-36.

［12］程啟月. 評測指標(biāo)權(quán)重確定的結(jié)構(gòu)熵權(quán)法［J］.系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐 ，2010，30（7）：1225-1228.

［13］付鈺，吳曉平，葉清，等. 基于模糊集與熵權(quán)理論的信息系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評估研究［J］. 電子學(xué)報(bào)，2010，38（7）：1489-1494.

［14］張先起，梁川. 基于熵權(quán)的模糊物元模型在水質(zhì)綜合評價(jià)中的應(yīng)用［J］. 水利學(xué)報(bào)，2005，36（9）：1057-1061.

［15］劉剛，趙桂琴，魏黎明. 基于熵權(quán)賦權(quán)法的灰色系統(tǒng)理論在燕麥品種綜合評價(jià)中的應(yīng)用［J］.中國草地學(xué)報(bào)，2007，29（3）：84-89.

［16］信桂新，楊朝現(xiàn)，楊慶媛，等. 用熵權(quán)法和改進(jìn)TOPSIS模型評價(jià)高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田建設(shè)后效應(yīng)［J］. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2017，33（1）：238-249.

［17］劉小康. 基于熵權(quán)的短切碳纖維質(zhì)量模糊綜合評價(jià)［J］. 華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2016，44（6）：59-64.

［18］詹軍，周芳芳，賀帆，等. 密集烘烤干筋期風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速對烤煙上部葉質(zhì)量的影響［J］. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2012，40（1）：216-219.

［19］陳若星，楊虹琦，趙松義，等. 土壤類型對烤煙生長及品質(zhì)特征的影響［J］. 中國煙草科學(xué)，2012（6）：33-38.

［20］謝晉，嚴(yán)瑪麗，陳建軍，等. 不同銨態(tài)氮硝態(tài)氮配比對烤煙產(chǎn)量、質(zhì)量及其主要化學(xué)成分的影響［J］. 植物營養(yǎng)與肥料學(xué)報(bào)，2014，20（4）：1030-1037.

［21］陳偉，王三根，唐遠(yuǎn)駒，等. 不同煙區(qū)烤煙化學(xué)成分的主導(dǎo)氣候影響因子分析［J］. 植物營養(yǎng)與肥料學(xué)報(bào)，2008，14（1）：144-150.

［22］韓富根，沈錚，李元實(shí)，等. 不同施肥和灌溉組合對烤煙化學(xué)成分和香氣質(zhì)量的影響［J］. 土壤，2010，42（1）：14-19.