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本文作者：張燕1,2馬林1孔留艷1,2劉挺3白曉莉2徐濟(jì)倉(cāng)4作者單位：1.鄭州輕工業(yè)學(xué)院食品與生物工程學(xué)院2.紅塔煙草集團(tuán)有限責(zé)任公司技術(shù)中心3.中國(guó)海洋大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院4.云南煙草科學(xué)研究院

卷煙產(chǎn)品香氣風(fēng)格特征是卷煙的特有風(fēng)味，是一個(gè)卷煙品牌的特色和標(biāo)識(shí)，是消費(fèi)者選購(gòu)卷煙的重要依據(jù)之一，是引導(dǎo)消費(fèi)的前提。卷煙的香氣歷來是人們?cè)u(píng)價(jià)卷煙優(yōu)劣的重要標(biāo)準(zhǔn)之一。影響卷煙產(chǎn)品風(fēng)格的形成發(fā)展與完善成熟的主要因素有決策者的意志、設(shè)計(jì)者的愛好、區(qū)域性的選擇、原輔材料的局限、工藝裝備的制約等[1-3]。當(dāng)前，我國(guó)主要的高端卷煙品牌在保證產(chǎn)品優(yōu)質(zhì)的基礎(chǔ)上都已經(jīng)形成了鮮明的特色，分析不同卷煙香氣的風(fēng)格特征，以期對(duì)卷煙生產(chǎn)企業(yè)增強(qiáng)新產(chǎn)品開發(fā)的方向性、目標(biāo)性，凸顯、激活現(xiàn)有產(chǎn)品的風(fēng)格特色等提供參考。

聚類分析是從給定的數(shù)據(jù)集中搜索數(shù)據(jù)對(duì)象之間所存在的有價(jià)值的數(shù)據(jù)分布模式，實(shí)現(xiàn)在同一聚類之間的樣本差異最小化，而在不同聚類樣本之間的差異最大化的一種挖掘技術(shù)[4]。目前，聚類分析已被廣泛應(yīng)用于煙草種植[5-6]、蟲害分析[7]、煙葉常規(guī)化學(xué)指標(biāo)分析[8-9]、卷煙煙絲揮發(fā)性成分分析[10-11]、卷煙市場(chǎng)研究[12]等各個(gè)領(lǐng)域。本研究根據(jù)算法的適用性情況，采用了EM聚類方法[13]。期望最大化聚類（EM），是基于模型的聚類方法，在概率模型中尋找參數(shù)最大似然估計(jì)或者最大后驗(yàn)估計(jì)的算法，其中概率模型依賴于無法觀測(cè)的隱藏變量。

1材料與方法

1.1分析材料

選用國(guó)內(nèi)9個(gè)主要代表性牌號(hào)的卷煙樣品，它們編號(hào)分別為A，B，C，D，E，F(xiàn)，G，H，Y。其中相同字母不同數(shù)字的樣品表示為同一牌號(hào)不同批次的卷煙樣品。

1.2卷煙感官質(zhì)量評(píng)價(jià)方法

結(jié)合感官評(píng)吸[14]和香味輪廓評(píng)吸法[15]，按照感受香氣特征強(qiáng)弱進(jìn)行賦分將香氣特征量化，紅塔集團(tuán)技術(shù)中心評(píng)吸委員會(huì)從香氣風(fēng)格對(duì)卷煙進(jìn)行感官評(píng)價(jià)。

1.2.1評(píng)價(jià)方法

卷煙感官質(zhì)量評(píng)價(jià)方法各項(xiàng)指標(biāo)評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)由表1給出。

1.2.2結(jié)果表示

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)處理

按式（1）計(jì)算單項(xiàng)平均得分，結(jié)果保留至兩位小數(shù)。感官質(zhì)量得分以各單項(xiàng)平均得分之和表示，結(jié)果保留至兩位小數(shù)。

1.3EM聚類分析

聚類分析是指將物理或抽象對(duì)象的集合分組，成為由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的過程。期望最大化聚類（EM），是基于模型的聚類方法，在概率模型中尋找參數(shù)最大似然估計(jì)或者最大后驗(yàn)估計(jì)的算法，其中概率模型依賴于無法觀測(cè)的隱藏變量。最大期望經(jīng)常用在機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺的數(shù)據(jù)聚類領(lǐng)域。最大期望算法經(jīng)過兩個(gè)步驟交替進(jìn)行計(jì)算：

第一步是計(jì)算期望（E），利用對(duì)隱藏變量的現(xiàn)有估計(jì)值，計(jì)算其最大似然估計(jì)值。

第二步是最大化（M），最大化在E步上求得的最大似然值來計(jì)算參數(shù)的值。M步上找到的參數(shù)估計(jì)值被用于下一個(gè)E步計(jì)算中，這個(gè)過程不斷交替進(jìn)行，使之滿足：（略）。

算法的目標(biāo)是找出有隱性變量的概率模型的最大可能性解，它分為兩個(gè)過程E-step和M-step，E-step通過最初假設(shè)或上一步得出的模型參數(shù)得到后驗(yàn)概率，M-step重新算出模型的參數(shù)，重復(fù)這個(gè)過程直到目標(biāo)函數(shù)值收斂。EM算法與傳統(tǒng)的聚類分析算法（如k-means）相比，具有最多需要一次數(shù)據(jù)樣本集的掃描，工作時(shí)不受內(nèi)存限制，能夠使用只進(jìn)游標(biāo)，優(yōu)于抽樣方法等多個(gè)優(yōu)點(diǎn)。

2結(jié)果與分析

2.1卷煙產(chǎn)品感官評(píng)吸數(shù)據(jù)樣本集

對(duì)9個(gè)品牌不同批次的卷煙樣品進(jìn)行評(píng)吸，將評(píng)吸結(jié)果進(jìn)行匯總，得到每一個(gè)樣品的最終評(píng)價(jià)結(jié)果。挑選其中的香氣特征評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)組成分析數(shù)據(jù)樣本集。數(shù)據(jù)樣本集見表2。

2.2評(píng)吸數(shù)據(jù)的聚類分析

利用EM聚類分析算法，自動(dòng)根據(jù)品牌香氣風(fēng)格特征進(jìn)行類別劃分。類別劃分結(jié)果如圖1所示。由圖1可以看出，同一品牌的卷煙樣品都很好地聚為一類，香氣風(fēng)格特征相近的品牌劃分為一類。算法將全部品牌劃分為4類：黃鶴樓（軟）、芙蓉王（硬）、利群（硬）、白沙（精品）劃分為類別1；中華（軟）、雙喜(經(jīng)典)劃分為類別2；蘇煙單獨(dú)劃分為類別3；玉溪(軟)、云煙(軟珍)劃分為類別4。算法自動(dòng)計(jì)算各類別香氣風(fēng)格特征指標(biāo)項(xiàng)的中心值，代表了這一類品牌的總體香氣風(fēng)格特征。各類別聚類中心見表3。由表3可以看出，類別1的品牌有顯著的烘烤香、焦香、甜香特征，聚類中心依次為2.32，2.24，2.3。類別2的品牌有顯著的甜香、烘烤香、果香特征，聚類中心依次為2.91，2.41，2.39。類別3的品牌有顯著的青滋香、烘烤香、焦香特征，聚類中心依次為2.6，2.43，2.41。類別4的品牌有顯著的清香特征，聚類中心為3.74。說明各類別品牌卷煙具有各自明顯的風(fēng)格特征，不同類別的品牌香氣風(fēng)格特征總體上差異較大。

結(jié)合數(shù)據(jù)分析結(jié)果與卷煙行業(yè)背景知識(shí)，進(jìn)一步分析數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的規(guī)律與知識(shí)：

1)類別1較其他類別：有較顯著的焦香和烘烤香特征，其它香氣特征較為適中。煙葉的產(chǎn)區(qū)、類型、等級(jí)、數(shù)量對(duì)卷煙產(chǎn)品風(fēng)格的形成發(fā)展與完善成熟有重要影響，這可能與卷煙生產(chǎn)所用煙葉的產(chǎn)地、加工工藝及選料等因素有關(guān)，

2)類別2較其他類別：有較為突出的甜香和果香特征，伴有適中的清香和膏香。某一地區(qū)的廣大消費(fèi)群體對(duì)卷煙產(chǎn)品風(fēng)格的偏愛是一種長(zhǎng)期穩(wěn)定的決定卷煙產(chǎn)品命運(yùn)的選擇性偏愛，中華（軟）和雙喜（經(jīng)典）主銷我國(guó)東南沿海地區(qū)，可能主要是為了迎合該地區(qū)嗜甜性口味。

3)類別3單獨(dú)一類，有顯著的青滋香和藥草香特征，伴有適中的辛香、烘烤香和甜香。

4)類別4較其他類別，有顯著的清香特征。云南是清香型煙葉的代表產(chǎn)區(qū)，原輔材料的局限可能是影響此類卷煙產(chǎn)品風(fēng)格的形成發(fā)展與完善成熟的主要因素。

3結(jié)論

采用EM聚類方法研究國(guó)內(nèi)主要代表性卷煙品牌的香氣風(fēng)格特征，所得聚類分析結(jié)果較為客觀，同一品牌的卷煙樣品都很好地聚為一類，不同類別的品牌香氣風(fēng)格特征總體上差異較大。類別1有顯著的焦香和烘烤香特征，類別2有顯著的甜香和果香特征，類別3有顯著的青滋香和藥草香特征，類別4有顯著的清香特征。以數(shù)字化方式客觀的解析不同香氣風(fēng)格特征類別之間的差異，旨在為進(jìn)一步探索形成不同類別卷煙的主特征因素，不斷豐富和發(fā)展卷煙產(chǎn)品的內(nèi)在風(fēng)格，為卷煙生產(chǎn)企業(yè)增強(qiáng)產(chǎn)品開發(fā)的針對(duì)性，提供參考。