聚类分析与模糊数学在烟叶品质综合评价中的应用.pdf
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1、第29卷第4期江 西 农 业 大 学 学 报Vol.29,No.42007年8月Acta Agriculturae Universitatis JiangxiensisAug.,2007文章编号:1000-2286(2007)04-0550-06聚类分析与模糊数学在烟叶品质综合评价中的应用陈义强1,沈笑天1,刘国顺13,赵明山2,胡焕兴2,赵国交3(1.河南农业大学 国家烟草栽培生理生化基地,河南 郑州450002;2.河南省南阳烟草分公司,河南 南阳473000;3.河南省南阳市烟叶生产办公室,河南 南阳473000)摘要:生产上烟叶的质量评价主要通过外观品质(烟叶分级)来进行。由于主观性的
2、影响,这种方法常常导致同样的烟叶被不同的人分成不同的等级。随着近红外线分析方法在烟叶质量评价中的普遍应用,以化学成分为依据的烟叶质量评价方法将成为主流趋势。为此,本研究以河南省南阳烟区的烟叶样品为例,通过层次聚类的方法对烟叶主要化学成分进行分析,并求得各类的平均值,之后根据聚类结果用模糊数学对其化学品质进行综合评价,由于先用层次聚类分析对样本进行了归类,使得大样本的综合评价变得简单清晰,因此该方法特别适用于大量样本的综合评价。应用该方法对南阳烟区的烟叶样品进行综合评价,结果表明,若把50份样品分为2类,则腰叶和上二棚叶几乎各自聚为一类。若把50份样品分为4类,则模糊评价的结果显示,第 类样品的
3、得分最高,表明其烟叶质量最佳。该方法的评价结果与腰叶优于上二棚叶的传统看法一致,与南阳烟区优质烟叶分布的实际情况也基本一致,表明用本研究的方法来评价烟叶的质量是比较客观的,也是可行的。关键词:综合评价;聚类分析;模糊数学;烟叶品质中图分类号:S572 文献标识码:AComprehensive Evaluation of Flue-cured Tobacco LeavesBase on Cluster Analysis and FuzzyMathematicsCHEN Yi-qiang1,SHEN Xiao-tian1,L I U Guo-shun13,ZHAO Ming-shan2,HU Hu
4、an-xin2,ZHAO Guo-jiao3(1.National Tobacco Cultivation of Physiology&Biochemistry Research Center,Henan AgriculturalUni2versity,Zhengzhou 450002,China;2.Nanyang Tobacco Company of Henan Province,Nanyang 473000,Chi2na;3.Nanyang City Tobacco Office,Nanyang 473000,China)Abstract:The quality of cured tob
5、acco leaves was mainly assessed by sense of s mell,taste,touch andsight in the past long time,and this assessment always led to different results of the same cured tobacco leav2es.So a method combining cluster analysiswith fuzzy mathematics was established to access the flue-curedtobacco leavesquali
6、ty.First,cluster analysiswas used to classify the samples,after that fuzzy mathematicswas easily used to access the tobacco leavesquality because the numbers of samples had been greatly de2creased after cluster analysis.Then themethod was used to evaluate the tobacco leaves quality in Nanyang are2a
7、and the result showed that the cutters and the upper leaves from 25 siteswere almost individually classified to收稿日期:2007-03-14 修回日期:2007-04-17基金项目:国家烟草专卖局资助项目(110200401004)作者简介:陈义强(1978-),男,博士生,主要从事烟草栽培生理研究,E-mail:;3 通讯作者:刘国顺,博士生导师,教授,主要从事烟草栽培生理研究,E-mail:。第4期陈义强等:聚类分析与模糊数学在烟叶品质综合评价中的应用different clus
8、terwhen all sampleswere classified to 2 clusters.The result also showed that leaf quality of thethe third clusters tobacco was the best when all samples were classified to 4 clusters.The results coinsidedwith the fact that the quality of cutterswere better than upper leaves and the distribution of h
9、igh grade tobaccoleaves in Nanyang area,which showed that the method to assess the tobacco leavesquality was feasible.Key words:comprehensive evaluation;cluster analysis;fuzzy mathematics;quality of tobacco leaves目前,生产上烟叶的质量评价主要通过外观品质来进行,由于主观性的影响,这种方法常常导致同样的烟叶被不同的人分成不同的等级。烟叶的外观品质是化学成分的外在表现,用化学成分评价烟叶
10、的质量更具有客观性,特别是随着近红外线分析技术的发展,烟叶中化学成分的测定也变得更加简便和快速,这也正是今后烟叶质量评价的发展趋势。评价烟叶质量的指标众多,如何以多指标为依据进行综合评价一直以来都是一个热点问题。聚类分析的实质是按照距离的远近将数据分为若干个类别,以使得类别内数据的差异尽可能小,类别间差异尽可能大。它通常可以分为层次聚类法、K-均值聚类法和两步聚类法。层次聚类法的优点是其产生的结果(树状图)形象直观,易于解释,而且还能找到每个样本所属的类别,缺点是当样本数量较大时(100)其结果的展示比较困难。K-均值聚类法和两步聚类法适合于对大样本(100)进行聚类,但其结果中无法找到具体每
11、个样本所属的类别。在对烟叶样品或土壤养分状况进行聚类分析后,人们都希望能找出具体每个烟叶样品或土壤样品所属的类别,以便明确形成优质烟叶的原因或确定施肥方案。因此,层次聚类法较适合应用于烟叶样品或土壤样品的聚类分析,其结果可为烟叶品质评价和烟区平衡施肥提供依据1。由于聚类的结果只是进行分类,为烟叶品质评价提供依据,无法直接评价,因此在进行烟叶质量综合评价时还必须结合模糊数学的方法。本研究以河南省南阳烟区的烟叶样品为例,通过层次聚类的方法对烟叶主要化学成分进行分析,并求得各类的平均值,之后根据聚类结果用模糊数学对其化学品质进行综合评价,旨在寻求客观、合适的方法来评价烟叶的质量。1 材料与方法1.1
12、 供试材料与供试地点2003年取河南省南阳烟区种植当年主栽品种云烟85的25个地点的烤后腰叶和上二棚叶样品。其中内乡县取8个点,邓州县取8个点,方城县取4个点,唐河县取3个点,西峡县取2个点。所取样品均为各取样地点中具有代表性的样品。栽培措施根据各自的气候条件、土壤类型及肥力按优质烟栽培技术要求进行。1.2 测定项目和数据分析水溶性总糖和还原糖用伯川法测定,蛋白质用间接法测定,总氮用过氧化氢-硫酸消化法测定,烟碱用紫外分光光度法测定,氯用莫尔法测定,钾用火焰光度法测定2。数据分析用SPSS 12.0中的描述统计量(Descriptive Statistics)、层次聚类法(Hierarchic
13、al Cluster)及平均数分析(CompareMeans)。2 结果与分析2.1 各化学指标的描述统计量水溶性总糖、还原糖、蛋白质、总氮、烟碱、氯、钾、钾氯比和施木克值这9个指标是烟叶质量评价中常用的化学指标。从表1中可以看出这九个指标的数据都是有效的,它们的最小值、最大值及平均数也都属于各指标中较为正常的数据。由于这50个样品来自25个地点,且其中有25个为腰叶,25个上二棚叶,因此有些指标的标准偏差较大,如钾氯比的平均数为8.157,标准偏差为5.850 6。2.2 层次聚类分析根据以上9个化学指标,对来自25个地点的50个样品(每个地点各有腰叶和上二棚叶两个样品)进行层次聚类分析,得
14、到聚类分析树状图(图1)。烟草不同部位叶片的化学指标值通常是有差异的。155江 西 农 业 大 学 学 报第29卷从图1中可以看出,当聚类距离为11时,来自25个地点的50个样品可以被分为2大类,腰叶和上二棚叶几乎各自聚为一类。这表明腰叶与上二棚叶在化学指标上的差异还是比较明显的。其中有7个地点的上二棚叶被归到了腰叶的那一类,表明这7个地点的上二棚叶的9个化学指标值与其它地点的腰叶的化学指标值较为接近。同样,有6个地点的腰叶被归到了上二棚叶的那一类,表明这6个地点的腰叶的9个化学指标值与其它地点的上二棚叶的化学指标值较为接近。表1 描述统计量Tab.1Descriptive Statistic
15、s指标样本数最小值最大值平均数标准偏差水溶性总糖/%5017.2125.2421.3872.089 3还原糖/%5014.5223.5918.7662.107 0总氮/%501.322.841.8910.306 2蛋白质/%506.2911.968.5531.193 9烟碱/%501.874.062.6520.501 7钾(K)/%500.892.231.3980.255 3氯(Cl)/%500.070.760.2710.176 2施木克值501.803.552.5550.474 4钾氯比(K/CL)501.8322.258.1575.850 6有效样本数50表2 四类样品各化学指标的平均值T
16、ab.2M ean reports of 4 clusters类别水溶性总糖/%还原糖/%总氮/%蛋白质/%烟碱/%钾/%氯/%施木克值钾氯比平均值22.5119.861.737.922.431.390.392.864.06样品数161616161616161616标准偏差1.701.790.210.850.360.220.160.311.63平均值21.2018.522.129.202.961.320.202.339.35样品数181818181818181818标准偏差1.481.470.271.030.510.180.120.255.48平均值21.8419.401.627.682.29
17、1.630.112.8915.55样品数101010101010101010标准偏差2.242.160.130.950.180.340.030.493.77平均值18.2115.542.109.742.951.290.451.873.15样品数666666666标准偏差1.020.900.210.780.520.160.150.071.21平均值21.3918.771.898.552.651.400.272.568.16总计样品数505050505050505050标准偏差2.092.110.311.190.500.260.180.475.85当聚类距离为7时,来自25个地点的50个样品可以被
18、分为4大类(图1),第 类有16个样品,第 类有18个样品,第 类有10个样品,第 类有6个样品。对这4类样品的各指标求其平均值(表2),并进行方差分析(表3),结果表明各类间化学指标平均值的差异达极显著水平。255第4期陈义强等:聚类分析与模糊数学在烟叶品质综合评价中的应用图1 腰叶(C)和上二棚(B)的聚类分析树状图Fig.1Dendrogram of cutters(C)and upper leaves(B)2.3四类样品烟叶品质的比较分析从表2中可以看出4类样品9个化学指标的平均数及标准偏差。烟碱、总氮和蛋白质都是与烟叶生理强度及刺激性有关的指标。烤烟叶烟碱含量的适宜范围是1.5%3.
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