基于数据挖掘的滤棒生产工艺参数优化研究

发布时间：2021-08-12 02:53

　　我国卷烟工业从起步至今已经有100多年的历史,从当初卷烟市场70%的产品是由国外进口或者外国资本在华生产,到实现中国烟草“走出去”战略,我国烟草行业得到了快速的发展。烟草行业已经成为我国国民经济体系中的一个重要组成部分。烟草行业的蓬勃发展也让卷烟企业之间的竞争变得日益激烈,提高消费者满意度成为了烟草企业的重点研究工作之一。而卷烟质量的好坏是衡量消费者满意度的关键度量因素,因此对企业的运营和发展而言进一步提升产品质量也变得越来越重要,某种意义上来说,产品质量决定了企业的核心竞争力。随着烟草企业信息化进程的不断推进,烟草企业中积累的质量管理和生产数据迅速增加,企业希望能够对这些数据进行深层次的挖掘,为企业的管理和决策提供帮助。面对海量、信息密度低的数据,传统的统计分析方法已经不能很好的解决问题,企业迫切需要一种新的方法来完成这项任务。数据挖掘是一种从海量数据中提取隐含、潜在的有价值的信息的技术。运用数据挖掘技术实现质量问题的诊断以及优化,为提高企业产品质量、增加企业竞争力提供了一种有效的手段。而烟草企业作为传统生产企业,数据挖掘在其质量管理及优化方面的研究却较少。随着人们健康意识的不断提升... 

【文章来源】：云南财经大学云南省

【文章页数】：56 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

研究技术路线图

第二章数据挖掘技术概述18图2.1交叉操作在浮点数编码的基因交换过程中，如果个体由多个浮点数构成，那么同样可以采取二进制编码交叉的方法，将选取基因的多对浮点数进行位置交换，形成新的个体。如果个体由单个浮点数构成，可以使用中间重组的方法，即在两个父代个体之间随机产生取值范围内的值作为子代个体。比如5.5和6进行交叉，产生5.7和5.6两个新个体。5、基因变异：基因变异发生在交叉生成新的染色体之后，在新的染色体上随机选择若干个基因，然后随机修改其中某个基因的值，从而给现有的染色体引入新基因，可让搜索跳出局部区域。基因突变的具体操作如下：首先设定一个突变概率，突变概率不能设置的过高，如果突变概率过高会使遗传算法变为随机搜索，在算法初期可能会较快收敛到一个区域内，但是很难精准收敛到一个点上，因此在变异概率设定时通常较低，在0.01到0.1之间，既加快了遗传算法的收敛速度，而又保证了算法后期能够进行全局搜索，避免产生局部最优。接着，在0到1之间随机产生一个数，如果该数小于变异概率，则进行变异操作，反之对个体不进行任何操作。为了更好的运用基因突变的机制，通常会采取动态改变概率的方法，为算法提高运行效率。遗传算法通过重复上述步骤，使结果逐步趋于最优解附近。根据不同的问题，在算法的终止条件上也有所不同。通常采用以下三种条件：第一种：种群中个体的最大适应度值超过了预期值，即最优的个体已经达到了目标函数的需求。第二种：种群中个体的平均适应度值超过了预期值，即所有个体的平均水平已经达到了目标函数的需求。第三种：迭代次数达到了设定值，即无论目标函数是否达到最优，立即终止运算，得出此时的最优解。

遗传算法流程图

【参考文献】：
期刊论文
[1]环境温湿度与滤棒质量稳定性的关系[J]. 夏莺莺,王保风,李卫红,柴张棋,王晋莲,李俊文.  现代经济信息. 2008(12)
[2]不同滤嘴对卷烟烟气中常规化学成分截滤性能的研究[J]. 王瑞华.  烟草科技. 1999(02)

硕士论文
[1]烟滤棒成型设备开松机构的工艺参数优化[D]. 陈萧.南京理工大学 2010
[2]卷烟吸阻稳定性的研究[D]. 倪建彬.西北农林科技大学 2008
[3]数据挖掘在烟草行业质量管理中的应用[D]. 陶永峰.武汉理工大学 2007
[4]加入WTO后中国烟草业发展对策研究[D]. 郭衠.吉林大学 2005



本文编号：3337434