1、計算機輔助卷煙配方設(shè)計作為一項信息技術(shù)和配方技術(shù)相結(jié)合的邊緣性的研究課題,到目前為止尚沒有統(tǒng)一的概念、理論框架和技術(shù)體系。最近幾年,隨著煙草企業(yè)聯(lián)合重組步伐的加快、品牌集中度的提高以及對安全性的嚴格要求,對煙葉原料資源的整合與深度利用、傳統(tǒng)的配方研發(fā)與質(zhì)量控制模式、產(chǎn)品多點生產(chǎn)的均質(zhì)化控制能力都提出了嚴峻的挑戰(zhàn)。
　　 本文在前期多年研究的基礎(chǔ)上,立足于工程實踐中遇到的新的難點技術(shù)問題和一些新的挑戰(zhàn),以計算機輔助卷煙配方設(shè)計為工

2、程背景,從機器學(xué)習和模式識別工程的視角審視了模式識別技術(shù)和歸納推理機制存在的一些缺陷,并針對實際應(yīng)用給出了新的方法。本文從輔助配方設(shè)計的基本原理分析入手,圍繞原料相似性度量、卷煙質(zhì)量評價以及卷煙分類器預(yù)測控制三個關(guān)鍵技術(shù)方法,開展了深入研究。本文主要研究內(nèi)容概述如下:
　　 1、在概述計算機輔助卷煙配方設(shè)計國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和領(lǐng)域問題復(fù)雜性分析的基礎(chǔ)上,鑒于該研究領(lǐng)域缺乏統(tǒng)一概念、技術(shù)框架的研究現(xiàn)狀,本文分析給出了計算機輔助卷煙配方

3、設(shè)計的基本原理、基本特征、技術(shù)目標,以及從煙草和計算機技術(shù)兩個角度的技術(shù)體系框架,并在部分關(guān)鍵技術(shù)上進行了分析,期望能對該領(lǐng)域的研究人員以及企業(yè)界更清晰的把握研究內(nèi)容和預(yù)期提供參考。本文還指出了計算機輔助卷煙質(zhì)量評價是解決輔助配方設(shè)計的一項核心工作,模擬質(zhì)量評價的優(yōu)劣直接影響到配方組合優(yōu)化設(shè)計中配方方案的篩選效果。
　　 2、針對原料相似性度量中“距離失效”問題,本文從“維數(shù)災(zāi)難”的數(shù)學(xué)分析、幾何理解、高維空間點間距離一致性等角

4、度分析了“距離失效”的本質(zhì)原因。在對流形學(xué)習的局部線性嵌入(LLE)算法研究基礎(chǔ)上,針對煙草質(zhì)量數(shù)據(jù)樣本點稀疏、局部非線性、不光滑等數(shù)據(jù)特性,以及原料相似性度量要求低維空間保距映射的特征,提出了基于核變換測地距離的LLE改進算法(KGLLE),詳細分析了KGLLE算法的設(shè)計思想和過程,并用KGLLE算法解決了高維空間原料相似性度量存在的問題。
　　 3、面對工程實踐中遇到的專家經(jīng)驗或領(lǐng)域知識難以融入分類器、專家被動接受分類器預(yù)測

5、結(jié)果等實際問題,本文從模式識別推理機制的角度分析了“歸納推理”的缺陷,以及目前主流分類器對解決上述問題的“有心無力”,繼而在轉(zhuǎn)導(dǎo)推理一致性預(yù)測器框架基礎(chǔ)上提出了核化K鄰域度量的一致性預(yù)測器(CP-KKNN),并在Iris數(shù)據(jù)集和卷煙焦油數(shù)據(jù)上進行了實驗驗證,取得了良好的分類效果;同時也分析指出了一致性預(yù)測器對解決卷煙質(zhì)量模式識別這類工程問題具有很高的應(yīng)用價值。
　　 4、在分析當前主流分類器預(yù)測時出現(xiàn)盲目的、機械的預(yù)測錯誤基礎(chǔ)上

6、,本文在仿生模式識別“認識”和“覆蓋"理念的指導(dǎo)下,綜合集成假設(shè)檢驗、凸殼構(gòu)造與內(nèi)點分析、序列隨機性檢驗等理論和方法,設(shè)計提出了具有拒絕識別和可信度分析特征的分類器預(yù)測控制算法(RC-PC),并在卷煙香型SVM分類器上實驗驗證了算法對降低預(yù)測錯誤率的實際效果。研究表明如果把模式識別預(yù)測環(huán)節(jié)作為研究重點的話,對改善實際工程應(yīng)用效果將優(yōu)于改進分類器算法。
　　 5、簡要分析了多技術(shù)集成的輔助配方設(shè)計在軟件系統(tǒng)層面應(yīng)解決的主要問題,并