利用BP神经网络预测烤烟感官质量的模型构建

"基于BP神经网络建立烤烟感官质量的预测模型" 烤烟的感官质量是评价烟草品质的重要标准，它直接影响卷烟的口感、香气和市场接受度。烟叶的化学成分，如尼古丁、糖分、挥发碱、烟碱、焦油等，是决定烟叶感官质量的关键因素。传统的数理统计方法在处理这种复杂非线性的关系时存在局限，无法直接预测感官质量。而BP（Backpropagation）神经网络因其强大的非线性映射能力，成为解决这一问题的有效工具。 BP神经网络是一种多层前馈网络，通过反向传播算法调整权重来优化网络性能。然而，BP网络在训练过程中容易出现过拟合现象，即网络在训练数据上表现良好，但在未见过的数据上预测效果较差。过拟合是由于网络过于复杂，过度学习了训练数据中的噪声和细节导致的。为了解决这个问题，文中采取了权值衰减策略，即在训练过程中加入正则化项，减少权重的绝对值，防止网络过度复杂化。同时，通过样本验证策略，即在训练过程中不断验证网络在未参与训练的数据上的表现，及时停止训练，防止过拟合的发生。 文章的研究者分别来自河南农业大学烟草学院和川渝中烟工业公司，他们收集了烟叶的化学成分数据，并通过感官评价获得了相应的评吸质量评分。这些数据被用来训练和测试BP神经网络模型。经过一系列的模型构建和优化，结果显示，设计合理的BP神经网络能够有效地对烟叶的常规化学成分进行感官质量的预测，提高了预测的准确性和泛化能力。 关键词：烟叶的化学成分、评吸质量、BP神经网络、过拟合，这些都反映了研究的核心内容。该研究的成果对于烟草行业的生产、质量控制和新品开发具有重要意义，能够帮助烟草企业更准确地预测烟叶的感官品质，从而提升卷烟的整体质量。 引用格式：《烟叶；化学成分；评吸质量；BP网络；过拟合》，邵惠芳，许自成，李东亮，焦桂珍，2011年发表于《烟草科学》第1期。 这篇论文不仅展示了神经网络在预测感官质量方面的潜力，还提供了在处理类似复杂非线性问题时如何有效避免过拟合的方法，对于从事烟草研究和数据分析的人员来说，是一份有价值的技术参考。