灰色關聯度在煙葉葉片結構穩定性綜合評價中的應用

李敏 鄭振興 李福元

摘??? 要：為了解不同企業在煙葉加工葉片結構數據的綜合穩定性，采用灰色關聯度分析法對河北中煙工業公司的8個煙葉加工企業的葉片結構進行綜合評價。 結果表明，8個企業葉片結構的綜合穩定性從大到小依次為b>d>h>g>a>f>e>c，說明不同企業葉片結構的綜合穩定性存在一定的差異。通過對葉片結構數據的分析及穩定性排序，實現了對不同企業加工質量的智能判斷。該方法在質量數據綜合評價中具有可用性，為煙葉加工質量數據分析提供了一種有效工具，而且根據綜合評價結果能夠更清晰地指出葉片結構指標中需要改進的部分，從而進一步提升質量。

關鍵詞：灰色關聯度;葉片結構;穩定性;綜合評價;應用

中圖分類號：S572;TS44???????????? 文獻標識碼：A?????? ??????DOI 編碼：10.3969/j.issn.1006-6500.2021.06.007

Application of Grey Correlation Degree in Comprehensive Evaluation of Structural Stability of Tobacco Leaves

LI Min， ZHENG Zhenxing， LI Fuyuan

（China Tobacco Hebei Industry Limited Company，Shijiazhuang，Hebei 050051，China）

Abstract：In order to understand the comprehensive stability of leaf structure indexes of different threshing and redrying enterprises， the leaf structure of 8 threshing and redrying enterprises in China tobacco company was comprehensively evaluated by grey correlation analysis. The results showed that the comprehensive stability of leaf structure in 8 redrying enterprises was b>d>h>g>a>f>e>c， which indicated that there were some differences in the comprehensive stability of leaf structure in different enterprises. By analyzing the data of leaf structure and sorting the stability， the intelligent judgment of processing quality of different redrying enterprises was realized. The method was available in the comprehensive evaluation of quality data， and provided an effective tool for the analysis of quality data of threshing and redrying. Moreover， according to the comprehensive evaluation results， the points that need to be improved in the blade structure index could be more clearly pointed out， so as to further improve the quality.

Key words： grey correlation degree; leaf structure; stability;comprehensive evaluation; application

煙葉打葉復烤是連接原煙和卷煙生產的橋梁，打后片煙質量的穩定是制絲質量穩定的基礎，而片煙的葉片結構直接影響著打葉復烤后的片煙質量，故葉片結構的穩定是片煙質量穩定中的重要一環。目前，工業公司的原料一般分散在不同的復烤企業加工，為了保證卷煙質量的穩定一致，就需要對各個打葉復烤企業的片煙質量進行綜合評價，因此，對葉片結構的穩定性進行綜合評價意義重大。何結望等[1]運用灰色統計的方法對同一個打葉復烤企業的葉片結構11項指標的穩定性進行了評價，而對多個打葉復烤企業的葉片結構穩定性的綜合評價較少。黃長庚等[2]應用灰色關聯分析法了解影響打葉復烤產品質量的主要因素，并探討不同試驗的最佳方案。王滿等[3-4]對我國10個打葉復烤企業的片煙樣品從煙箱內取樣，只是對樣品進行評價分析，未對打葉復烤企業進行整體的葉片結構質量評價。本研究運用灰色關聯分析對不同復烤企業在線加工中的烤前和烤后葉片結構統計數據進行綜合分析，以期從整體上了解各個復烤企業葉片結構質量的相對穩定性水平并加以改進。

1 評價方法

1.1 概念

1.1.1 灰色系統 是指部分信息已知而部分信息未知的系統，灰色系統理論是要通過已知信息來研究和預測未知領域，從而達到了解整個系統的目的。

1.1.2 灰色關聯度分析法 是一種多因素統計分析方法，它是以各因素的樣本數據為依據，用灰色關聯度來描述因素間關系的強弱、大小和次序，若樣本數據反映出的兩因素變化的態勢（方向、大小和速度等）基本一致，則它們之間的關聯度較大;反之，關聯度較小。

1.2 灰色關聯度分析法

1.2.1 確定最優序列 根據各評價指標的經濟含義，在所有被評價對象中選出各項指標的最優值，組成序列，這樣就構成了最優樣本，最優樣本是評價的依據。其中若指標是數值越大越好的正向指標，最優值就是這個指標中的最大值;若指標是逆向指標，最優值就是這個指標中的最小值;若指標是適度指標，便是該指標的適度值。

1.2.2 原始數據的處理 由于各因素各有不同的計量單位，因而原始數據存在量綱和數量級上的差異，不同的量綱和數量級不便于比較，或者比較時難以得出正確結論。因此，在計算關聯度前，通常要對原始數據進行無量綱化處理。

1.2.3 求關聯度系數 求關聯度系數的計算公式如下：

k= 0，1，…，m（1）

式中，ρ為分辨系數，在[0，1]內取值，一般ρ取0.5。

1.2.4 求關聯度 取各個關聯系數的平均值，得到關聯度，計算公式如下：

1.2.5 對關聯度進行排序 對關聯度從大到小排序，關聯度越大，說明比較序列與參考序列的平均距離越小。

1.2.6 對結果進行分析 通過關聯度的大小判斷相關因素變化的態勢，從而對被評價對象做出綜合比較和排序。

2 灰色關聯度分析法的應用

2.1 采集葉片結構各項指標的原始數據

2019年河北中煙工業公司在8個復烤企業進行加工，8個復烤企業編號分別為a，b，c，d，e，f，g，h，采集8個企業的打葉復烤葉片結構數值的平均值，見表1。

2.2 確定葉片結構參考序列的最優值

根據各評價指標的經濟含義，由表1可知，烤前12.7～25.4 mm，烤前>12.7 mm，烤前>6.35 mm，烤后12.7～25.4 mm，烤后>12.7 mm，烤后>6.35 mm中的數據均為正相關，即數值越大，打葉效果越好。烤前>25.4 mm，烤前<2.36 mm，烤前葉含梗，烤后> 25.4 mm，烤后<2.36 mm，烤后葉含梗中的數據均為負相關，即數值越小，打葉效果越好，從而找出最優值序列（表2）。

2.3 確定無量鋼化處理后數據

用表2中同一數列的最優值去除表1同列中的相關數據，進行初值化處理，如表3所示。

2.4 計算片煙結構各項指標絕對差值

以最優值作為參考數列，其他8個復烤企業為比較數列，計算出各同列中的比較數據同參考數列的絕對差，見表4。

從表4找出絕對差值中的最大值和最小值為：Δ（max）=4.288 9，Δ（min）=0.000 0。

2.5 計算灰色關聯系數

取分辨系列ρ=0.5計算關聯系數，計算結果見表5。

2.6 對關聯度進行排序

取各個關聯系數的平均值，得到關聯度并進行排序，如表6所示。

由表6可知，8個復烤廠與理想狀態的關聯度值依次為：

γa=0.850 4，γb=0.965 4，γc=0.835 9，γd=0.930 1，γe=0.838 1，γf=0.845 6，γg=0.851 8，γh=0.858 3。關聯度大小順序為：γb>γd>γh>γg>γa>γf>γe>γc，8個復烤企業葉片結構的綜合穩定性控制相對于最佳控制狀態的接近程度的順序為b>d>h>g>a>f>e>c，表明企業b和d加工的葉片結構穩定性較好，企業h、g、a、f、e葉片結構穩定性相差不大，處于中間水平，企業c略差。

3結果與分析

從表6可以看出，企業b和d與參考序列最為密切，而參考序列中的每一個指標選取的是8個復烤企業中穩定性最好的。由此可知，企業b和d片煙結構的綜合穩定性相對最好，企業c的關聯度最小，穩定性相對較差。其他復烤企業片煙結構的穩定性處于中間值，這個結論與復烤企業的實際生產情況一致。企業c因為設備問題目前正處于技改中，企業f的打葉設備因為產能設計的問題，打葉效果近2年一直不太理想。企業b是南方的先進企業，工藝設備先進，產品質量指標較好。企業d為北方的區域加工中心，在設備和技術方面上均處于領先水平。

基于此方法，筆者對企業f的生產情況逐月進行了動態跟蹤分析（圖1）。由圖1可以看出，1-3月份時葉片結構控制相對最差，通過計算分析，主要是大片率和中片率指標控制較差，進而在4月份開始有針對性地進行了打葉機框欄尺寸和形狀改造，促使4月、5月、6月份葉片結構的大片率和中片率的平均合格率提高到0.979。由此說明，灰色關聯度分析方法對生產過程控制所提供的指導是有效的，可以從整體上反映片煙葉片結構的合格率的高低與片煙在線控制水平的相關性和關聯程度。由于在灰色關聯度分析時根據實際情況對不同的控制指標進行了權值的平衡，兼顧了影響葉片結構控制較大的指標，因此其評價結論的科學性也大大增強。

4結語

數理統計中的相關分析、回歸分析方法可以反映片煙結構的穩定性，但只是粗略的定性判斷。灰色關聯度分析能對不同復烤企業片煙結構的穩定性進行綜合評價，是定量的分析，能夠客觀反映比較對象之間的關系。本研究參考序列選取的是最優序列，因此關聯度的大小反映了不同打葉復烤企業片煙結構指標穩定性的相對優劣，關聯度越大，綜合穩定性越好。灰色關聯度分析方法除用于對樣本的綜合評價外，還可以通過灰色關聯度了解我們所關注的項目受其他的因素影響的相對強弱。簡單來講，就是假設知道一個指標可能與其他某幾個因素相關，那么通過計算關聯度，把這些因素排序，得到一個分析結果，就能知道這個指標與其他哪個因素相對來說更有關系，與哪個因素相對關系弱一點。此方法的優點在于思路明晰，可以在很大程度上減少由于信息不對稱帶來的損失，并且對數據要求較低，工作量較少。

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收稿日期：2020-07-09

作者簡介：李敏（1973—），女，河北石家莊人，高級工程師，主要從事煙葉生產及加工方面研究。

通訊作者簡介：李福元（1974—），男，河北石家莊人，工程師，主要從事煙葉原料質量檢驗和打葉復烤方面研究。