简介：本文提出了一种适合云南烟草行业需求预测的方法体系,构建了优化的回归预测模型和时间序列预测模型,对云南省卷烟需求量进行预测:在数据处理阶段,对价值量指标进行CPI还原;在指标选择阶段,运用时差相关分析和简单相关分析确定宏观经济指标;在模型构建阶段,运用先行两期的宏观经济数据预测当期卷烟销量,并运用最小二乘法计算回归预测模型和时间序列预测模型的权重;在对模型稳定性评价阶段,以建模预测结果的平均相对误差及置信度为基础,构建了一套适合云南卷烟需求预测的模型评判标准,并根据云南实际对模型的稳定性进行评价。

简介：“互联网+烟草”是加快烟草发展方式转变和促进现代烟草发展的重要途径。为提高烟草科技信息的传播效率,构建高效、畅通的信息互联体系,以Android系统为平台,开发了基于智能手机的烟叶生产科技服务系统。系统主要实现了烟叶生产技术查询与管理、提问与回答、视频点播学习等功能,建立了烟技员社群互动服务新模式,并创新提出了专家积分排名制,为基层烟技员队伍建设提供了新的观点。系统测试结果显示,APP安装成功率96%,信息上传、下载成功率100%,系统的实用性和稳定性较好,适合在农村基层推广应用。系统的应用在一定程度上实现了烟叶生产科技服务的移动化和智能化,为烟农提供了获取技术的新方法。

简介：为实现醇化烟叶中霉变烟的自动在线精选，设计了基于机器视觉的霉变烟在线检测系统。该系统通过高速线阵CCD动态获取烟叶图像，采用MSD微结构描述算法提取烟叶图像颜色、纹理特征，基于神经网络集成分类算法，通过合格烟叶样本和霉烟样本的训练学习，实现霉变烟的在线检测识别。经过测试，该检测算法对霉烟图像样本的测度为0.918。在线检测试验结果显示，采用霉烟靶物单独过料时，机器视觉系统对霉烟的平均在线识别率在95%以上；将霉烟靶物与合格烟片混掺过料时，系统对霉烟的平均识别率在87%以上。研究结果表明，机器视觉方法用于醇化后烟叶中霉变烟的在线精选是可行的。

简介：介绍了数字化烟草农业的支撑技术基础,即地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）以及遥感（RS）与遥测技术的主要内容及其在农业领域的研究概况,以及数字化烟草农业生产技术的研究展望,包括虚拟烟草生长模型与数字化设计、烟草-土壤系统过程模型与数字化设计、数字化烟草生产技术平台的构建与应用等。

简介：为了让卷烟感官评价专业技术人员精准把握消费者真实需求,通过网络评论爬取和在线问卷调查两种途径获取代表性卷烟的消费者感官评价数据,采用语义分析法和相关统计学方法,从感官描述词匹配频率和词汇数、指标理解度和几何平均值等方面进行对比分析,初步验证了中式卷烟消费体验感官评价指标的实用性和适用性。研究发现：（1）网络评论分析和问卷调查两种方法的验证结果较为一致,并相互补充;（2）对于一级指标,消费者对描述满足感特征的指标最为关注,其次为舒适感和轻松感;（3）对于二级指标,从消费者关注和感知程度可分为两类,第一类是核心指标,包括＂浓郁＂、＂醇厚＂、＂刺激＂、＂柔和＂、＂清新＂、＂劲头＂、＂甜润＂、＂顺畅＂、＂余味＂、＂杂气＂、＂嗅香＂和＂细腻＂等12个关注多、易感知的指标;第二类为延伸指标,包括＂成团＂、＂丰富＂、＂绵长＂、＂透发＂、＂均衡＂和＂愉悦＂等6个关注少、难以感知和理解、但起到深化和综合作用的专业性指标。

简介：为探索烤烟烟叶主要化学成分协调性评价方法,根据雷达图的特性,提出了基于雷达图的烤烟烟叶主要化学成分协调性评价方法。应用建立的方法进行了实例计算,结果表明,该方法能够对烤烟烟叶主要化学成分协调性进行准确评价,雷达图可以作为烤烟烟叶主要化学成分协调性评价分析中较好的辅助工具。

简介：为有效评价卷烟产品的质量稳定性,基于物理指标、烟丝常规化学指标和主流烟气化学指标,进行多特征统计分析,进而采用相似度分析建立了不同批次卷烟产品的质量稳定性定量评价方法,并采用主成分分析法和聚类分析法考察了不同品牌之间的差异程度。结果表明,相似度方法可有效检验不同批次卷烟的质量波动情况,得到的结果与感官评价得到的结果基本一致,同时主成分分析法和聚类分析可良好地区分不同牌号的卷烟样品。说明,基于多特征指标的相似度分析和主成分分析法,可以为卷烟产品质量控制提供定量描述方法。

简介：准确估算烟田生态系统生产力,对于评估区域烟叶产量的时空变化特征及研究烟叶产量的影响因素至关重要。采用遥感数据和地面通量观测数据,对MODIS生产力模型在攀西烟区典型烟田生态系统总初级生产力(GPP)评估中的适用性进行初步验证和本地参数化,以提高MODIS数据产品在攀西烟田生产力水平评价中的可信度。结果表明:采用默认参数的GPP模拟值低于观测值,1:1直线回归斜率为0.769,决定系数(R^2)为0.776,效率系数(NS)为0.253,均方根误差(RMSE)为0.268gC·m^-2·8day^-1,模型模拟效果相对较差。基于通量观测数据,对默认参数的MODIS生产力模型进行本地参数化后,GPP模拟效果明显改善,1:1直线斜率、R2及NS分别为1.001、0.984和0.919,RMSE下降至0.0978gC·m^-2·8day^-1,时间动态曲线基本一致,表明参数校正后的MODIS生产力模型在研究区具有较好的适用性。为进一步利用该模型在攀西及西南烟区进行烟田生产力评估及水、碳循环过程研究提供理论依据与数据支持。

简介：为通过精益管理实现降本增效,按照＂购销有记录、信息可查询、流向可跟踪、责任可追究、产品可召回、质量有保障＂的物流管控信息化建设要求,重庆市烟草公司从优化业务流程、丰富质量数据采集手段及完善物流追踪三方面着手,探索建立了一套烟叶精益物流管理体系,在规范烟叶收购秩序、提高作业效率、减工降本方面成效显著。该体系的建立为实现全面精益烟叶生产奠定了基础。

简介：为建立基于烟叶麦角甾醇含量结合近红外光谱分析技术的初烤烟叶霉变预警模型,以2015年和2016年云南5个地区2个等级（B2F和C3F）初烤烟叶为研究对象,调节烟叶含水率为18%,在28℃,RH80%条件下以30天为实验周期,进行烟叶霉变实验。每3天取一次样,采集近红外光谱数据并检测样品麦角甾醇含量。建立第0d初烤烟叶样品近红外光谱主成分监测模型并提取HotellingT-2统计量,预测第3天至30天初烤烟叶样品近红外光谱数据的HotellingT-2统计量,对比分析肉眼观察和近红外类模型对烟叶霉变的预警效果。结果表明：1）烟叶霉变过程中,麦角甾醇含量逐渐增加后逐渐降低,当肉眼可见时,麦角甾醇含量较初始值增加4.66-23.38倍;2）基于上述监测模型,13个霉变烟叶样品中,提前预警天数为6天的样品2个,提前预警天数3天的样品7个,当天预警的样品4个,7个未发生霉变烟叶在30天的监测周期内均未出现预警,预测准确率100%。以上结果表明该方法能方便快速地实现对初烤烟叶霉变的预警,具有较好的实用价值。