河南农业科学 ›› 2018, Vol. 47 ›› Issue (8): 149-154.

• 农产品加工与安全·农业工程·农业信息技术 • 上一篇    下一篇

基于CIE颜色空间构建烤烟外观质量预测模型

李 峥1,谭方利2,贺 帆1,吴文信2,刘小斌2,李宏光2,方 明2,徐辰生1,3*   

  1. (1.河南农业大学 烟草学院,河南 郑州 450002; 2.湖南省烟草公司 郴州市公司,湖南 郴州 423000; 3.福建省烟草公司 南平市公司,福建 南平 350003)
  • 收稿日期:2018-02-27 出版日期:2018-08-15 发布日期:2018-08-15
  • 通讯作者: 徐辰生(1979-),男,河南南阳人,高级工程师,硕士,主要从事烟叶生产工作。E-mail:784016616@qq.com
  • 作者简介:李 峥(1994-),男,河南周口人,在读硕士研究生,研究方向:烟草调制与加工。E-mail:tobaccolz@126.com
  • 基金资助:
    2015年度河南省高等学校青年骨干教师资助项目(2015GGJS-079)

  • Received:2018-02-27 Published:2018-08-15 Online:2018-08-15

摘要: 为探究烟叶表面颜色特征值与外观质量的关系,为烤烟外观质量评价体系的精准化、智能化发展提供科学依据,对河南烟区所产烟叶的颜色特征值进行测量,通过因子分析得出烟叶正面和背面共9个颜色参数作为输入指标,以各项外观质量评价指标为输出层,分别建立拓扑结构为9-11-1的BP神经网络模型,对外观质量进行预测评价。结果表明,收集的烟叶样品的各项颜色参数测定结果与外观质量评价结果均服从正态分布,具有良好的统计意义;通过CIE(国际标准照明委员会)颜色空间中的颜色参数构建的各项外观质量指标的预测模型中,均有90%以上的样本预测值与外观质量实际评价值的误差区间为0~1.0,其中,颜色、成熟度和叶片结构的R2达到显著水平,身份、油分和色度3项指标的R2达到极显著水平。构建的BP神经网络模型可依靠烟叶表面颜色参数实现对外观质量较为精准的预测,具有较高的可靠性。

关键词: 烤烟, CIE颜色空间, 外观质量, BP神经网络, 预测模型