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申请/专利权人：中国农业科学院烟草研究所(中国烟草总公司青州烟草研究所)

摘要：本发明提供了一种烟草抑芽剂配方优化方法，属于烟草抑芽剂技术领域，包括：首先获取基本配方及替代配方的效用数据,并采用贝叶斯网络模型分析各组分与效用之间的关联,建立配方效用方程。在此基础上,设置序列配比计算理论效用数据,通过筛选和聚类得到多组优选配方。研究者还构建了多分支双向神经网络模型,经过训练和验证得到优化的配方模型。最后,采用拉丁超立方抽样生成优选效用数据,输入模型获得优选配方集,并通过正交试验确定最优配方组合,完成实验验证。本发明充分利用了实验数据和建模分析相结合的方法,循环优化至最终满足预期的优化配方，解决了现有方法多数采用大量实验的方式进行优选，难以得到精确的配方优化结果的技术问题。

主权项：1.一种烟草抑芽剂配方优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S01、获取烟草抑芽剂的多种配比的基本配方数据，包括多种组分及其配比；并采用实验的方式获取所述烟草抑芽剂的效用数据，包括抑芽效果、持效期、对烟叶品质影响；S02、获取所述烟草抑芽剂的多种配比的替代配方数据，包括每一种组分的替代组分及其配比；并采用实验的方式获取采用替代组分及其配比替换对应组分后得到的烟草抑制剂的效用数据；S03、采用贝叶斯网络模型,通过条件概率分析各组分与效用之间的关系,得到每一种组分、替代组分与每一种效用数据的关联映射,用于表示各变量之间的概率依赖关系；S04、根据所述关联映射，计算每一种组分、替代组分与全部效用数据的关联矩阵；S05、根据所述关联矩阵，设置幂次或交互项、非线性项，建立烟草抑芽剂效用方程组，包括抑芽效果方程、持效期方程和品质影响方程；S06、使用多种配比的基本配方数据以及替代配方数据对所述烟草抑芽剂效用方程组进行拟合，得到拟合方程组；S07、对每一种组分、替代组分设置序列配比，得到序列配比的组分配比数据，输入到所述拟合方程组进行计算，得到对应的理论效用数据，并根据所述序列配比的组分配比数据及其对应的理论效用数据计算结果生成配方理论效用矩阵；S08、对所述配方理论效用矩阵进行筛选，删除不符合预设的基本效用数据范围的元素，得到筛选矩阵；所述基本效用数据范围为效用数据中每一种效用的基本范围组成的数组；S09、对所述筛选矩阵进行聚类，得到多组聚类中心，以聚类中心对应的配方数据进行实验，得到实验效用数据；S10、根据所述筛选矩阵建立训练集，以所述序列配比的组分配比数据为训练输入，以对应的理论效用数据作为训练输出；并建立验证集，具体是将所述获取的多种配比的基本配方数据、所述获取的多种配比的替代配方数据以及多组聚类中心对应的配方数据合并作为验证输入，每一种配方数据实验得到的效用数据作为验证输出；训练一个多分支结构的双向神经网络模型，得到烟草抑芽剂配方模型；S11、将预设的优选效用数据范围生成多组优选效用数据，将每一组生成的优选效用数据输入到所述烟草抑芽剂配方模型，得到对应的优选配方数据，并将每一组优选效用数据对应的优选配方数据合并为优选配方集；S12、根据所述优选配方集建立正交试验，通过正交设计表确定试验因素和水平，进行实验并收集数据，通过方差分析确定各因素的显著性，最终得到最优配方组合S13、将最优配方组合进行实验验证，获得实际效用数据；如果实际效用数据满足预设的优选效用数据范围，则确定为最终优化配方；若不满足，则返回步骤S10，调整神经网络模型参数或结构，重新训练模型并迭代优化过程，直到得到满足要求的最终优化配方。

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