[发明专利]烟叶原料质量风格监测方法和装置、计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种烟叶原料质量风格监测方法，其特征在于，包括：

设置烟叶原料质量风格的分类数目；

通过热重分析获取待分类单等级烟叶原料的热重分析数据；

将待分类单等级烟叶原料的热重分析数据输入预定分类模型，确定待分类单等级烟叶原料的质量风格种类。

2.根据权利要求1所述的烟叶原料质量风格监测方法，其特征在于，所述将待分类单等级烟叶原料的热重分析数据输入预定分类模型，确定待分类单等级烟叶原料的质量风格种类包括：

将待分类单等级烟叶原料的热重分析数据划分为训练集数据和测试集数据；

采用训练集数据对预定分类模型进行训练，以确定分类器；

将测试集数据输入分类器，确定待分类单等级烟叶原料的质量风格种类。

3.根据权利要求2所述的烟叶原料质量风格监测方法，其特征在于，所述将待分类单等级烟叶原料的热重分析数据输入预定分类模型，确定待分类单等级烟叶原料的质量风格种类还包括：

在预定分类模型训练和测试集数据测试过程中，采用线性核函数将训练集数据和测试集数据从低维空间数据投射到高维空间数据。

4.根据权利要求2或3所述的烟叶原料质量风格监测方法，其特征在于，所述将待分类单等级烟叶原料的热重分析数据输入预定分类模型，确定待分类单等级烟叶原料的质量风格种类还包括：

针对不同的惩罚参数，预先进行预定分类模型训练和测试集数据测试，确定不同的惩罚参数所对应的训练精度和测试精度；

将训练精度和测试精度均高于预定值的惩罚参数，作为预定分类模型和分类器的当前惩罚参数。

5.根据权利要求2或3所述的烟叶原料质量风格监测方法，其特征在于，在烟叶原料质量风格的分类数目N大于2的情况下，

所述采用训练集数据对预定分类模型进行训练，以确定分类器包括：

对于N个分类中的第i个分类而言，将训练集数据划分为第i个训练集，其中，第i个训练集包括正集和负集，正集为第i个分类对应的向量，负集为除第i个分类外其他N-1个分类对应的向量，i大于等于1、小于等于N；

采用N个数量集分别进行训练，得到对应的N个分类器。

6.根据权利要求5所述的烟叶原料质量风格监测方法，其特征在于，在烟叶原料质量风格的分类数目N大于2的情况下，

所述将测试集数据输入分类器，确定待分类单等级烟叶原料的质量风格种类包括：

将测试数据对应的测试向量分别输入N个分类器进行测试，得到N个测试结果；

将N个测试结果中最大值对应的质量风格种类，作为待分类单等级烟叶原料的质量风格种类。

7.根据权利要求1-3中任一项所述的烟叶原料质量风格监测方法，其特征在于，所述通过热重分析获取待分类单等级烟叶原料的热重分析数据包括：

采集待分类单等级烟叶原料样品在热解燃烧过程中的温度和质量值；

通过采集的温度和质量值获得待分类单等级烟叶原料的失重曲线；

从所述失重曲线获取相应的特征点数据，将所述特征点数据作为待分类单等级烟叶原料的热重分析数据。

8.一种烟叶原料质量风格监测装置，其特征在于，包括：

分类数目设置模块，用于设置烟叶原料质量风格的分类数目；

失重数据获取模块，用于通过热重分析获取待分类单等级烟叶原料的热重分析数据；

种类确定模块，用于将待分类单等级烟叶原料的热重分析数据输入预定分类模型，确定待分类单等级烟叶原料的质量风格种类。

9.根据权利要求8所述的烟叶原料质量风格监测装置，其特征在于，所述烟叶原料质量风格监测装置用于执行实现如权利要求1-7中任一项所述的烟叶原料质量风格监测方法的操作。